Die meisten aktuellen Edge-Geräte nutzen „Inferenz“, also die Anwendung eines bereits trainierten Modells. Echtes „On-Device-Training“ (Lernen vor Ort) steckt hingegen noch in den Kinderschuhen. Dank Techniken wie „Federated Learning” können Geräte jedoch lokale Erfahrungen sammeln und nur die gelernten Parameter (nicht die Rohdaten) anonymisiert teilen, um das globale Modell zu verbessern. Dies schützt die Privatsphäre, während die KI stetig klüger wird.
