Privacy-Preserving Knowledge Distillation

Motivation

Mit dem zunehmenden Einsatz robotischer Systeme in vielfältigen und sensiblen Umgebungen wächst der Bedarf, erlernte Fähigkeiten zu teilen, ohne proprietäre oder vertrauliche Sensordaten offenzulegen. Heterogene Robotersysteme in unterschiedlichen Einsatzszenarien entwickeln hochspezialisierte Fähigkeiten, doch konventionelle Methoden des Wissenstransfers erfordern die Zentralisierung von Rohdaten, was erhebliche Risiken für Datenschutz und Datensicherheit birgt. Die sichere Synchronisation erfahrungsbasierten Wissens über verteilte Roboterpopulationen hinweg ist daher eine grundlegende Voraussetzung für den skalierbaren und vertrauenswürdigen Einsatz intelligenter Robotersysteme in industriellen wie häuslichen Anwendungsfeldern.

Forschungsrichtung

Unsere Forschung untersucht Federated Distillation Techniken, die es einzelnen Robotereinheiten ermöglichen, spezialisierte Fähigkeiten, etwa Präzisionsmontageverfahren oder Assistenzmanöver im häuslichen Umfeld, an eine gemeinsame zentrale Architektur zu übertragen, ohne dabei sensible visuelle oder taktile Beobachtungen zu übermitteln. Durch die Destillation gelernter Repräsentationen anstelle von Roh-Sensordaten bleiben standortspezifische Umgebungsdetails lokal und sicher, während gleichzeitig eine kollektive Wissensbasis bereichert wird. Dieser Ansatz erlaubt es heterogenen Roboterpopulationen, gegenseitig von ihren Erfahrungen zu profitieren, und ebnet so den Weg für breit einsetzbare, datenschutzkonforme Robotersysteme.