Mit Blockchain und Federated Learning zur unternehmensübergreifenden Predictive Maintenance
Am 20.10.2020 waren Marisa Mohr und Christian Becker mit ihrem Vortrag "Mit Blockchain und Federated Learning zur unternehmensübergreifenden Predictive Maintenance" auf der Data2Day. Aufgrund der aktuellen Lage fand die Konferenz dieses Jahr online statt. Hier findet ihr alle Infos, sowie die Vortrags-Slides.
Abstract
Die Genauigkeit eines Predictive-Maintenance-Modells wird weitestgehend durch die verfügbaren Trainingsdaten bestimmt. Maschinelle Lernsysteme sind für viele Unternehmen dadurch unerreichbar, da die benötigten Daten oft nicht in ausreichender Qualität und Menge zur Verfügung stehen.
Ein Lösungsansatz für dieses Problem kann die übergreifende Verwendung von Trainingsdaten mehrerer Unternehmen sein. Durch das Konsolidieren von Daten an einem zentralen Ort können jedoch Datenintegrität und -sicherheit verletzt werden.
In diesem Vortrag kombinieren wir zwei aktuelle dezentrale Methoden, um Collaborative Predictive Maintenance zu ermöglichen: Blockchain und Federated Learning.
Slides
Die Speaker
Marisa Mohr ist Machine Learning Engineer bei inovex am Standort Hamburg. Sie beschäftigt sich mit der mathematischen Modellierung und Implementierung von Vorhersagemodellen im Bereich Machine Perception & Artificial Intelligence. Neben dem Projektgeschäft arbeitet sie an ihrer Dissertation zum Thema „Time Series Representation Learning“ an der Universität zu Lübeck.
Christian Becker studiert Informatik an der Hochschule Karlsruhe. Seine Bachelorarbeit zum Thema „Evaluation of Federated Learning in Deep Learning” hat er in Kooperation mit inovex am Standort Karlsruhe angefertigt. Derzeit wirkt er als Werkstudent bei inovex am Forschungsprojekt KOSMoS mit. Im Rahmen des Projekts setzt er Federated Learning im industriellen Kontext um.
