KI News: Kurz und klar.

Ein neues arXiv‑Veröffentlichung beleuchtet die Wechselwirkung zwischen adversarialer Robustheit und der Fähigkeit eines Modells, unter Datenverschiebungen zuverlässig zu arbeiten. Während adversarialer Schutz die Widerstandsfähigkeit gegen gezielte Eingabesteuerungen misst, bewertet die Distribution‑Robustheit die Leistung bei realen Veränderungen im Datenstrom.

In der medizinischen Bildgebung, insbesondere bei der Erkennung von Hirntumoren mittels Magnetresonanztomographie (MRT), hat künstliche Intelligenz enormes Potenzial gezeigt. Gleichzeitig bleiben die Modelle bei der Inferenzzeit anfällig, wenn sie über Federated Learning (FL) gemeinsam trainiert werden – einer Methode, die die Privatsphäre der Patienten bewahren soll.