Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISSTIndustrial AI im Ökosystem: Potenzial gemeinsam erschließen
Industrieunternehmen investieren zunehmend in KI-Lösungen, um ihre Daten gezielt zu nutzen und sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Das volle Potenzial von KI entfaltet sich jedoch erst, wenn Modelle aus verteilten Daten über industrielle Ökosysteme hinweg lernen können – Anwendungsfälle wie vorausschauende Qualitätssicherung oder optimierte Lieferketten werden erst dann wirklich möglich.
Verschiedene Ansätze machen das möglich: Datenräume schaffen die Grundlage für einen sicheren, souveränen Datenaustausch zwischen Partnern, Federated Learning ermöglicht das gemeinsame Training von Modellen ohne Datenweitergabe, und gezieltes Unlearning stellt sicher, dass Daten eines Partners auf Wunsch vollständig aus einem gemeinsamen Modell entfernt werden können. Die Kontrolle über die eigenen Daten bleibt dabei stets erhalten.
Fraunhofer ISST und Fujitsu zeigen auf der Hannover Messe 2026, wie diese Ansätze in der Praxis zusammenwirken. Besuchen Sie uns am Exponat oder nehmen Sie an unserer Masterclass teil – wir freuen uns auf den Austausch.
Exponat: Wie kann KI vergessen?
»Decentralized Federated Unlearning in Zero-Trust Environments«: Fujitsu Research und Fraunhofer zeigen eine Lösung für dezentrales Federated Unlearning ohne Qualitätsverluste in Zero-Trust-KI-Modellen.
Nicht für alle Unternehmen ist ein eigenes KI-Modell sinnvoll. Federated Learning ermöglicht stattdessen ein dezentrales, gemeinsam trainiertes Modell mit verteilten Rechten. Doch was geschieht, wenn ein Akteur aus dem Ökosystem aussteigt und seine Daten „abtrainiert" werden müssen?
Fujitsu Research und Fraunhofer ISST zeigen, wie in Zero-Trust-Umgebungen ein sicheres Unlearning ohne große Genauigkeitsverluste gelingt.
Wann: 20. - 24. April 2026
Wo: Hannover Messe, Halle 11, Stand D33 / Fraunhofer Gemeinschaftsstand
Kontakt: Florian Zimmer und Sebastian Becker
Masterclass: »Data Space Technologies as Enabler for Industrial AI« (Session auf Englisch)
Aufbauend auf aktuellen Forschungsergebnissen beleuchtet diese Session Technologien zur Nutzung von Datenräumen für das Training und die Inferenz industrieller KI-Modelle. Diskutiert werden außerdem Chancen und Herausforderungen bei der Entwicklung großer Industriemodelle (Large Industrial Models), aus technischer und wirtschaftlicher Perspektive.
Wann: Dienstag, 21. April 2026, 12:15 - 13:15 Uhr
Wo: Solution Lab, Halle 26, Stand E43 Masterclass Raum 2
Referenten: Boris Otto (Fraunhofer ISST), Taka Matsutsuka (Fujitsu)
Bewerbung für die Masterclass (nur möglich mit gültigem Ticket)
Kontakt
Florian Zimmer Wissenschaftlicher Mitarbeiter Industrial Manufacturing Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST |
Sebastian Becker Wissenschaftlicher Mitarbeiter Mobility & Smart Cities Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST |