Neues SCFA-Verfahren beschleunigt Federated Learning und verbessert Datenschutz

Ein neues Verfahren namens Semantic‑Constrained Federated Aggregation (SCFA) verspricht, die langsame Konvergenz von Federated Learning unter heterogenen, nicht‑IID‑Daten zu überwinden. Durch die Einbindung von domänenspezifischen Wissensbeschränkungen in die Optimierung erreicht SCFA eine theoretisch belegte Konvergenzrate von O(1/√T + ρ), wobei ρ die Rate der Regelverletzungen misst.

Die Autoren zeigen, dass die semantischen Beschränkungen die effektive Datenheterogenität um 41 % reduzieren und die Datenschutz‑Nutzen‑Balance deutlich verbessern. Unter (ε, δ)-Differenzierbarer Privatsphäre mit ε = 10 bleibt die Modellleistung dank Regularisierung nur um 3,7 % unter dem nicht‑privaten Baseline, im Vergleich zu 12,1 % Verlust bei herkömmlichem Federated Learning – ein 2,7‑faches Ergebnis.

Die Theorie wurde anhand von Predictive‑Maintenance‑Daten aus der Fertigung validiert. Mit 1,18 Mio. Messungen und 968 Sensorfeatures aus Bosch‑Daten, ergänzt durch 3.000 Wissensgraph‑Beschränkungen aus ISA‑95 und MASON, erzielte SCFA eine 22 % schnellere Konvergenz, 41,3 % weniger Modelldivergenz und hielt die Leistung bei ρ < 0,05 bei 90 % des Optimums, während höhere Verletzungen zu katastrophalen Ausfällen führten. Die experimentellen Ergebnisse stimmen mit den theoretischen Vorhersagen überein (R² > 0,9).