Im heutigen Automotive Bereich fallen immer mehr Daten an, die in einer heterogenen und komplexen technologischen Landschaft zwischen verschiedenen Stakeholdern ausgetauscht werden wollen. Wer jedoch welche Daten bekommt, wem diese eigentlich gehören und wie man diese möglichst effektiv monetarisieren kann, ohne gleichzeitig Einbußen beim Datenschutz machen zu müssen, ist häufig unklar. Ein Glück, dass Sie in dieser Session die wegweisenden Überlegungen von Bosch hören können, wie man dieses Problem angehen kann.

• Federated Learning zur Verbindung von Datenschutz und Machine Learning
• Einblick in den Stand der Standardisierungsbemühungen der Automobilindustrie
• Technisch abgesicherte Datensouveränität als Mittel zur reibungslosen Monetarisierung