José A. Peregrina präsentiert „A Platform to Integrate Data Governance in Federated Learning“ auf der FLTA 2025.
Vom 14. bis 16. Oktober 2025 nahm José A. Peregrina von der IDSS-Gruppe an der Internationalen Konferenz über Technologien und Anwendungen des Federated Learning (FLTA 2025) in Dubrovnik, Kroatien, teil. Die Veranstaltung brachte Forscher und Experten zusammen, um Innovationen im Bereich des Federated Learning und verwandter Technologien zu diskutieren. Am 15. Oktober präsentierte José A. Peregrina den gemeinsam mit Guadalupe Ortiz und Christian Zirpins verfassten Beitrag „A Platform to Integrate Data Governance in Federated Learning“. Die Arbeit befasst sich mit der Herausforderung, Mechanismen der Data-Governance in das Federated Learning zu integrieren. Die vorgeschlagene Plattform bietet Unterstützung bei der Abstimmung der Ziele und Einstellungen des FL-Trainingsprozesses, bei der Durchführung des Trainings unter Erfassung der Beiträge der Teilnehmer sowie bei der Speicherung aller während des Prozesses generierten Provenienz-Metadaten. Der Artikel wurde Ende Februar in den Proceedings der FLTA 2025 über IEEE veröffentlicht und ist verfügbar unter https://ieeexplore.ieee.org/document/11336572.
Die Plattform selbst ist ebenfalls offen verfügbar auf GitHub als FML-DG-Plattform-Repository.
Die Präsentation löste in einer Sitzung voller interessanter Vorträge lebhafte Diskussionen mit den Teilnehmern aus, insbesondere hinsichtlich der offenen Verfügbarkeit der Plattform. Die Konferenz bot eine wertvolle Gelegenheit zum Wissensaustausch und für potenzielle Kooperationen im Bereich des Federated Learning und der Daten-Governance. Im weiteren Sinne bot die FLTA 2025 eine Reihe von Vorträgen, Diskussionen und interaktiven Sitzungen, die Einblicke in die neuesten Entwicklungen bei Technologien für föderiertes Lernen gaben. Die Veranstaltung unterstrich die Bedeutung der Forschung im Bereich des föderierten Lernens als Möglichkeit zur Verbesserung von Mechanismen des maschinellen Lernens unter Einhaltung datenschutzrechtlicher Auflagen.
Diese Arbeit ist Teil von aura.ai, einem Projekt der Wissenschaftsoffensive der trinationalen Metropolregion Oberrhein, das im Rahmen der Förderinitiative Interreg Oberrhein vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) kofinanziert wird. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Webseite aura.ai
