Die Verwendung von großen Neuronalen Netzen (NN) ermöglichen die Berechnung von sehr genauen Ergebnissen für Simulationen. Allerdings eignen sich diese nur begrenzt für den Einsatz auf mobilen Endgeräten, aufgrund möglicherweise unzureichender Rechenleistung der Endgeräte und einem damit einhergehenden hohen Stromverbrauch, der eine verkürzte Akkulaufzeit zur Folge hat. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde ein verteiltes System zur Simulation einer Armbewegung, bestehend aus einem Client und einem Server entwickelt. Auf dem Server wird ein großes NN betrieben, welches auf Eingabe der Inputwerte der Armbewegung als Ergebnis die Punkte auf dem Oberarmmuskel in einer hohen Qualität berechnet und als Outputwerte ausgibt. Sowohl auf dem Client als auch dem Server werden gespiegelt Vorhersagemethoden betrieben, um auf beiden die zukünftigen Inputwerte der Armbewegung, wie auch auf beiden die zukünftigen Oberarmpunkte als Outputwerte vorauszusagen. Bei der verwendeten Vorhersagemethode handelt es sich um die erweiterte gedämpfte Holt‘s Methode , die eine Weiterentwicklung der gedämpften Holt‘s Methode durch [BM22] darstellt. Bei diesem handelt es sich um eine Vorhersagemethode, die aus einer Reihe von vergangenen Historienwerten, die zukünftigen Werte voraussagt. Auf dem Client steht zudem ein kleineres NN als Backup-Lösung zur Verfügung, welches etwas weniger genaue Outputwerte produzieren kann, falls ein vom Server berechnetes Ergebnis des großen NN nicht vorhanden ist. Für den Einsatz dieser Vorhersagemethoden wurden verschiedene Updatestrategien realisiert, wann und wie sich Client und Server gegenseitig updaten. Im Rahmen der Updates werden nicht die Historienwerte der Input- und Outputwerte selbst übermittelt, sondern die Modelldaten aus denen die Vorhersagemethoden wieder rekonstruiert werden können. Überdies wurde ein Mechanismus entwickelt, der Bewegungsstillstände feststellen kann und in der Folge die Kommunikation reduziert. Die Multizielsetzung des verteilten Systems besteht darin, soweit wie möglich die lokale Berechnung auf dem Client zu vermeiden und mit möglichst wenig Kommunikationsvorgängen und der Verwendung von Bandbreite qualitativ bestmögliche Outputergebnisse zu erreichen. Das verteilte System ist in der Lage, in Abhängigkeit von der gewählten Updatestrategie, den Fehler im Vergleich zu einer rein lokalen Berechnung durch die Backup-Lösung um ca. 90% zu reduzieren. Die lokale Berechnung wird dabei weitestgehend vermieden. Die dazu erfolgten Kommunikationsvorgänge, durchschnittlichen Vorhersagedauern der Vorhersagemethoden und benötigten Bandbreiten des verteilten Systems variieren teilweise stark zwischen den verwendeten Updatestrategien und werden in der Evaluation ausführlich betrachtet und miteinander verglichen.