Das Potenzial von föderierten maschinellen Lernen (FedML) wird in industriellen Anwendungsszenarien nicht hinreichend ausgeschöpft. Insbesondere in Kombination mit anderen innovativen Technologien wie XR (Mixed Reality) und Deep Learning existieren bislang keine integrierten Lösungen. Bei dem Vorhaben FAMILIAR handelt es sich um ein Vorhaben in EUREKA mit europäischen Partnern. In FAMILIAR ist es das Ziel, FedML-Lösungen unter Verwendung von Deep Learning und Head-Mounted-Displays (HMDs) zu entwickeln. Die Lösung soll in reale Anwendungen eingebettet und getestet werden, z. B. in den Bereichen Eisenbahntechnik, Wartung und Ausbildung, Schweißen und Mensch-Roboter-Zusammenarbeit. Um die Anwendungsfälle zu realisieren, werden zudem fortgeschrittene Data-Mining-Techniken mit Deep Learning kombiniert. Pumacy wird im Rahmen von FAMILIAR maschinelle Lernmodelle auf Basis von Deep Learning entwickeln und in das FedML Framework integrieren. Dies geschieht vor allem im Kontext der in FAMILIAR umzusetzenden Anwendungsfälle. Dabei liegt der Schwerpunkt der Aufgaben in der Implementierung, Integration und in der Validierung der ML-Modelle sowie der einzelnen Module.