Statt zentrale Server mit Rohdaten zu füttern, lernen Geräte lokal und senden nur Modell-Updates, idealerweise verschleiert und mit sicheren Aggregationen. Haushaltsspezifische Eigenheiten bleiben privat, während globale Verbesserungen dennoch ankommen. Updates erfolgen zeitversetzt, energie- und bandbreitenschonend. Bewohner können Teilnahme, Häufigkeit und Einsicht in Trainingsstände steuern. Konflikte zwischen Geräten werden durch Koordinatoren gelöst, die keine Rohdaten sehen. So entsteht gemeinsamer Fortschritt ohne Preisgabe persönlicher Details und mit echter Kontrolle durch die Menschen, die darin leben.
Statt zentrale Server mit Rohdaten zu füttern, lernen Geräte lokal und senden nur Modell-Updates, idealerweise verschleiert und mit sicheren Aggregationen. Haushaltsspezifische Eigenheiten bleiben privat, während globale Verbesserungen dennoch ankommen. Updates erfolgen zeitversetzt, energie- und bandbreitenschonend. Bewohner können Teilnahme, Häufigkeit und Einsicht in Trainingsstände steuern. Konflikte zwischen Geräten werden durch Koordinatoren gelöst, die keine Rohdaten sehen. So entsteht gemeinsamer Fortschritt ohne Preisgabe persönlicher Details und mit echter Kontrolle durch die Menschen, die darin leben.
Statt zentrale Server mit Rohdaten zu füttern, lernen Geräte lokal und senden nur Modell-Updates, idealerweise verschleiert und mit sicheren Aggregationen. Haushaltsspezifische Eigenheiten bleiben privat, während globale Verbesserungen dennoch ankommen. Updates erfolgen zeitversetzt, energie- und bandbreitenschonend. Bewohner können Teilnahme, Häufigkeit und Einsicht in Trainingsstände steuern. Konflikte zwischen Geräten werden durch Koordinatoren gelöst, die keine Rohdaten sehen. So entsteht gemeinsamer Fortschritt ohne Preisgabe persönlicher Details und mit echter Kontrolle durch die Menschen, die darin leben.