Katulu Federated Learning

Der Game Changer für industrielles Machine Learning

Katulu Federated Learning (FL) schafft völlig neue Möglichkeiten für den Einsatz von Machine Learning in der Industrie. Durch dezentrales Machine Learning über Systemgrenzen hinweg entstehen leistungsstärkere Modelle für herausragende Ergebnisse bei jedem Kunden - im Einklang mit Datenschutz.

Bringen Sie Ihre digitalen Mehrwehrtdienste auf das nächste Level und machen Sie Machine Learning in Verbindung mit Datenschutz zu Ihrem Alleinstellungsmerkmal.

Modelle lernen voneinander ohne sensible Daten zu teilen

Katulu FL trainiert die Analysemodelle dezentral in der Produktionsumgebung des Kunden. Die Übertragung dieser Modelle erfolgt ausschließlich in anonymisierter Form - unter Einsatz neuester Anonymisierungs- und Verschlüsselungs-Technologien. Der Austausch sensibler Rohdaten entfällt komplett - ohne auf den Erkenntnisgewinn zu verzichten.

Kunden­spezifische Modelle für jede Maschine

Mit Katulu FL kann für jede Maschine und jede Konfiguration (Werkzeug, Peripherie, Material etc.) eines jeden Kunden ein individuelles Modell trainiert werden. Dieses kundenspezifische Modell basiert auf Informationen vieler unterschiedlicher Modelle. Hierdurch schafft Katulu leistungsstarke Modelle, die für den spezifischen Anwendungsfall des Industriekunden optimiert sind, obwohl der Kunde selbst nur über eine begrenzte Menge an Rohdaten verfügt.

Iterative Verbesserungen

Mit jeder Iteration wird aus den Analysemodellen der Kunden ein zentrales Modell gebildet. Die gebündelten Erkenntnisse dieses Modells fließen kontinuierlich in die einzelnen Modelle der Kunden zurück und verbessern diese hierdurch. Dieser iterative Prozess erhöht die Genauigkeit und Robustheit der Modelle und vermeidet zudem Bias-Effekte wie Voreingenommenheit oder Verzerrung trotz kundenspezifischer Optimierung.