Wie kann künstliche Intelligenz aus Daten lernen, die nicht weitergegeben werden dürfen? Dezentralisiertes föderales Lernen ermöglicht es Geräten oder Institutionen, KI-Modelle gemeinsam zu trainieren, ohne ihre Daten an einen zentralen Server zu senden. In diesem Vortrag wird erläutert, wie dezentralisiertes föderales Lernen funktioniert, warum es wichtig ist und wie es zu einer datenschutzfreundlicheren, sichereren und kooperativeren KI beitragen könnte.