Federated learning is een revolutionaire aanpak waarbij AI modellen worden getraind op gedistribueerde data zonder die data ooit te verzamelen. In 2025 is dit de standaard voor privacy-conscious AI development.
Het principe van federated learning
In plaats van data naar een centrale server te sturen, komt het AI model naar de data. Devices trainen lokaal en delen alleen model updates, niet de ruwe data.
- Lokale training - data verlaat device nooit
- Gradient sharing - alleen model verbeteringen worden gedeeld
- Secure aggregation - updates worden versleuteld gecombineerd
- Differential privacy - extra noise voor anonimiteit
- Asynchronous updates - devices hoeven niet simultaan online
Real-world implementaties
Je gebruikt federated learning dagelijks zonder het te weten. Gboard's predictive text, Siri's speech recognition, en Google Photos' search worden allemaal verbeterd via federated learning.
Nederlandse gezondheidszorg: Ziekenhuizen gebruiken federated learning om AI diagnostiek modellen te trainen op patiëntdata zonder privacy schending. Het LUMC leidt een consortium voor federated cancer detection.
Technische uitdagingen
Federated learning brengt unieke challenges zoals non-IID data (elke client heeft andere data distributie) en communication efficiency.
Bandwidth optimization: Moderne federated learning gebruikt compression en quantization om updates 100x kleiner te maken. Een typische update is slechts enkele KB.
Getting started met federated learning
Frameworks zoals TensorFlow Federated en PySyft maken implementatie toegankelijk. Start met simulaties voordat je naar echte distributed settings gaat.
Best practice: Combineer federated learning met differential privacy en secure multi-party computation voor maximale privacy garanties. Test thoroughly op heterogene client populaties.
