FDG kann dazu beitragen, robuste und generalisierbare Modelle zu entwickeln, während die Datenprivatsphäre gewahrt bleibt, indem es eine dezentrale und kollaborative Lernumgebung schafft. Durch die Nutzung von Techniken wie Federated Learning und Domain Generalization ermöglicht FDG die Entwicklung von Modellen, die über verschiedene Domänen hinweg generalisieren können, ohne dass die Daten zentralisiert werden müssen. Dies gewährleistet, dass sensible Daten lokal bleiben und die Privatsphäre der Benutzer geschützt wird. FDG kann auch dazu beitragen, Datenschutzgesetze einzuhalten, indem es sicherstellt, dass Daten nicht übermäßig ausgetauscht werden und nur die notwendigen Informationen für das Training der Modelle verwendet werden. Durch die Ausrichtung der Domänen und die Entwicklung von Domain-invarianten Repräsentationen kann FDG die Modelle darauf trainieren, Muster zu erkennen, die über verschiedene Domänen hinweg konsistent sind, was zu robusten und generalisierbaren Modellen führt.