KI News: Kurz und klar.

Die wachsende Nachfrage nach langen Kontextverarbeitungen hat neue neuronale Architekturen hervorgebracht, die über die klassischen Transformer hinausgehen. Ein besonders vielversprechendes Modell ist Hyena, das auf kausale 1‑D‑Convolutions setzt, die mittels FFTs berechnet werden. Diese langen Convolutions ermöglichen eine effiziente globale Kontextmischung, erfordern jedoch Zwischenergebnisse, die die 2‑3 MB‑Block‑RAM‑Kapazität herkömmlicher FPGAs sprengen.

Die Vorhersage von langfristigen Zeitreihen in IoT‑Umgebungen bleibt eine große Herausforderung, weil Sensordaten häufig nichtstationär und multiskaliert sind. Zusätzlich führt die Akkumulation von Fehlern zu einer Verschlechterung der Prognosequalität, je weiter in die Zukunft man blickt.

Federated Learning (FL) hat sich als leistungsstarke Methode etabliert, um Machine‑Learning‑Modelle dezentral zu trainieren und gleichzeitig die Privatsphäre der zugrunde liegenden Daten zu schützen. Durch die verteilte Natur des Ansatzes bleibt der Trainingsprozess jedoch für die zentralen Server unsichtbar, was FL anfällig für böswillige Teilnehmer macht.