Flower Labs offre un framework open-source progettato per facilitare l'apprendimento federato, consentendo l'apprendimento automatico collaborativo su dataset decentralizzati senza compromettere la privacy dei dati. Questo approccio permette ai modelli di intelligenza artificiale di essere addestrati direttamente sulle fonti di dati, come dispositivi degli utenti o silos organizzativi, eliminando la necessità di una raccolta centralizzata dei dati. Mantenendo i dati localizzati, Flower garantisce la conformità alla privacy e riduce la dipendenza dalle risorse di calcolo centralizzate.