Unternehmensdaten aus KI Modellen zurückholen
Die Entwicklung von KI Modellen in Gemeinschaftsprojekten liefert bessere Ergebnisse, weil mehrere Unternehmen ihre Daten einbringen. Problematisch wird es, wenn ein Partner aussteigt und seine Daten zurückfordert. Dann muss sichergestellt werden, dass diese Informationen wieder aus dem Modell entfernt werden.
Fraunhofer Forschende und Fujitsu Research haben dafür eine Methode entwickelt, mit der sich Daten präzise aus dezentralisierten KI Modellen löschen lassen. Das sogenannte föderierte Unlearning soll ermöglichen, Unternehmensdaten gezielt aus solchen Modellen zurückzuholen.
