Auf der diesjährigen ECML-PKDD wurde im Rahmen des „Workshop on Parallel, Distributed and Federeated Learning“ die Veröffentlichung „Resource-Constrained On-Device Learning By Dynamic Averaging“ mit einem Best Paper Award ausgezeichnet. Die Zusammenarbeit zwischen der TU Dortmund, dem ML2R und SFB876, der Universität Bonn, des Fraunhofer IAIS sowie der Monash Universität ist durch den Forschungsaufenthalt in Melbourne von Katharina Morik enstanden.

In der Veröffentlichung wurde demonstriert, dass das verteilte Lernen von probabilistischen graphischen Modellen komplett mit Integer-Arithmetik realisierbar ist. Dies resultiert in einem verringerten Bedarf der Bandbreite sowie Energiekosten und ermöglicht dadurch die Nutzung der verteilten Modelle auf ressourcenbeschränkter Hardware. Weiterhin wurde der mögliche Fehler der Approximation theoretisch analysiert und beschränkt.

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