AI nasuprot ručnom pretraživanju patenata: Kako hibridni pristup može optimizirati uspjeh

9. 2023. XNUMX.

Umjetna inteligencija (AI) je tehnologija u razvoju i široko prihvaćena u gotovo svim sektorima svijeta uključujući bankarstvo, sigurnost, zdravstvo, obrazovanje, informacijsku tehnologiju, proizvodnju, proizvodnju itd.. Čak iu našim vlastitim domovima, umjetna inteligencija je napravila vlastiti prostor i možemo vidjeti brojne primjere u obliku interneta stvari, pametnih telefona i virtualnih pomoćnika temeljenih na umjetnoj inteligenciji.

Industrija prava intelektualnog vlasništva nije iznimka u tome, a AI može donijeti a revolucionarna promjena u IPR industrija također. Ali s obzirom na to da su alati za pretraživanje patenata temeljeni na umjetnoj inteligenciji još uvijek u fazi razvoja, još uvijek je potrebna ručna intervencija da bi postići veću točnost.

Da bismo razumjeli koliko AI može ili ne može biti korisna za pretraživanje patenata u kombinaciji s ljudskom inteligencijom, prvo shvatimo potrebe i prednosti pretraživanja patenata.

Pretraživanje patenta se u osnovi provodi prije nego što izumitelj uloži puno vremena i novca u proces podnošenja patenta kako bi se osiguralo da je ideja ili inovacija nova i jedinstvena i kako bi se izbjeglo odbijanje patentnih ureda u kasnijoj fazi i radi provjere valjanosti ili nevaljanost priznatog patenta. Pretraživanje patenata također se mora provesti prije nego što tvrtka odluči razviti/lansirati novi proizvod kako bi se provjerilo krši li njihov proizvod neki od već postojećih patenata koji pomažu u donošenju odluke kako bi se izbjeglo trošenje vremena i novca na skupe tužbe koji može podnijeti izumitelj/vlasnik patenta iz prethodnog stanja tehnike zbog kršenja njihovog patenta.

Kako se AI koristi za pretraživanje patenata?

AI je unija višestrukih tehnologija poput strojnog učenja (ML), dubokog učenja (DL), neuronskih mreža (NN) i obrade prirodnog jezika (NLP). Te se tehnologije mogu koristiti pojedinačno ili u kombinacijama za kategorizaciju patenata i za dobivanje relevantnih rezultata. NLP se koristi za predlaganje inovativnih ključnih riječi specifičnih za kontekst i njihovih sinonima koji se pokazuju vrlo korisnima u formiranju upita. AI modeli treniraju se pomoću skupova podataka o ključnim riječima, ali AI je i dalje učinkovit u pretrazi patenata jer također radi na temelju konteksta, a ne samo fokusiranja na ključne riječi. Mnogi AI alati sadrže reaktivno znanje putem kojeg AI model poboljšava svoje učenje i osjetila sa svakom sljedećom pretragom koja se vrši na njima.

Raspravljajmo sada pojedinačno o prednostima korištenja umjetne inteligencije i ljudske inteligencije u pretraživanju patenata, a zatim možemo krenuti naprijed i razgovarati o tome kako ručna intervencija može pomoći u prevladavanju praznina koje je ostavila umjetna inteligencija u industriji pretraživanja patenata, objašnjavajući tako hibridni pristup upotrebe AI plus ljudska inteligencija za pretraživanje patenata.

Prednosti AI:

Povećava vremensku učinkovitost: Pretraživanje patenata potrebno je u raznim područjima kao što su inženjerstvo, medicina, kemija i farmacija domene i za obavljanje raznih vrsta pretraživanja poput pretraživanja nevažećih, pretraživanja patentibilnosti, Sloboda rada (FTO)i pejzažne pretrage. AI također može pomoći u bržem pretraživanju patenata tako što analitičaru predlaže ključne riječi i njihove sinonime specifične za kontekst za formiranje upita za pretraživanje. Dakle, upotrebom umjetne inteligencije značajno se smanjuju i ljudski napor i vrijeme utrošeno na traženje patenata, što pomaže u povećanju učinkovitosti.
Brža validacija inovacija: Alati za pretraživanje patenata koji se temelje na umjetnoj inteligenciji automatizirani su i stoga pružaju brži skup rezultata stanja tehnike povezanih s izumom tako da inovator može brzo i unaprijed znati koji dio elemenata zahtjeva može izmijeniti kako bi njegov izum bio odobren jednostavno i brzo .
Smanjuje troškove: Alati za pretraživanje patenata temeljeni na umjetnoj inteligenciji nisu mnogo skupi u usporedbi s pretraživanjem patenata putem ljudskog analitičara. Mnogi alati za pretraživanje patenata koji se temelje na umjetnoj inteligenciji također pružaju mogućnost plaćanja po upotrebi korisnicima što je vrlo isplativa opcija.
Relevantnost patenata prikupljanjem patenata: Alati temeljeni na umjetnoj inteligenciji ne samo da traže patente, već i rangiraju rezultirajuće patente po važnosti s obzirom na kontekst inovacije.

Prednosti ručnog pretraživanja:

Veće mogućnosti usavršavanja povećavaju relevantnost: Ručno pretraživanje koristi ljudsku inteligenciju koja može razumjeti koncept patenta izvan ključnih riječi i dubine, što može dati bolji i relevantniji skup rezultata u usporedbi samo s pretraživanjem temeljenim na umjetnoj inteligenciji. Korištenje samo automatizacije može dati skup rezultata bez ili s vrlo niskom relevantnošću.
Pretraživanje na materinjem jeziku: Alatima temeljenim na umjetnoj inteligenciji nedostaje obuka na materinjem jeziku; stoga automatizirani alati za pretraživanje patenata temeljeni na umjetnoj inteligenciji nisu toliko učinkoviti. Stoga još uvijek postoji potreba za ručnim pretraživanjem na materinjem jeziku.
Može bolje izvršiti NPL pretraživanja: Alati za pretraživanje patenata temeljeni na umjetnoj inteligenciji nisu dobro obučeni za pretraživanje nepatentne literature u različitim tehnološkim domenama. Čak i ako se koristi, ne može pružiti točnost u usporedbi s ručnim pretraživanjem.
Ljudi imaju sposobnost naučiti novost iz omota datoteke izuma: Učenje o novostima patenata vitalni je dio pretraživanja nevaljanosti. Razumijevanje novosti patenta pomaže tražitelju da izvrši pretragu usredotočujući se na određeni dio. Također, za učinkovito dodjeljivanje patenta, novost prethodnog stanja tehnike može se izdvojiti iz omota datoteke i može se izvesti više inovacija u tom području. Stoga se čitanje omota datoteke prethodnog stanja tehnike uvijek mora obaviti ručno jer umjetna inteligencija nije u stanju locirati točnu novost prethodnog stanja tehnike.
Terminološke varijacije i zamjenjivost: Razne tehnološke domene uključuju izraze koji se koriste naizmjenično. Kako bi se povećala relevantnost pretraživanja stanja tehnike, varijacija terminologije, analogija i diverzifikacija mogu se na bolji način izvršiti ručnim pretraživačem.
Može izbjeći 103 odbijanja: Ručno čitanje i razumijevanje omota datoteke također pomaže u izbjegavanju Očigledan odbijanja jer ručno pretraživanje može razlikovati slične tehnologije ili njihove kombinacije. Stoga ručno pretraživanje pomaže u prilagođavanju pretraživanja patenata što osigurava smanjenje od 103 odbijanja.

Hibridni model: Kombinacija umjetne inteligencije i ljudske inteligencije

Tijekom početnih faza razvoja koje obuhvaćaju fazu ideje i validaciju domena koncepta, tehnologije i primjene, ručno pretraživanje može analitičaru oduzeti mnogo vremena i truda. Stoga, u ovoj fazi, analitičari moraju iskoristiti prednosti umjetne inteligencije jer može ubrzati ovaj proces. Alati za pretraživanje patenata temeljeni na umjetnoj inteligenciji također su isplativi i brži u usporedbi s ručnim pretraživanjem. Ovi alati mogu znatno smanjiti vrijeme za pretraživanje stanja tehnike s nekoliko dana na nekoliko sati, iako je ručno pretraživanje u prednosti kada je u pitanju točnost rezultata pretraživanja, pronalaženje relevantnih i kontekstno specifičnih rezultata i izbjegavanje odbijanja temeljenih na očitosti prema 35 USC 103. Dakle, umjetna inteligencija može pružiti ruku pomoći na početku ručne pretrage kako bi se ubrzao proces.

Stoga bi se umjetna inteligencija trebala koristiti kao pomoć osobama koje ručno pretražuju kako bi se uštedjelo vrijeme i troškovi te kako bi se istovremeno pružili rezultati visoke kvalitete. Ovo omogućuje istraživaču da koristi hibridni pristup kako bi izvukao najbolje iz obje metode pretraživanja patenata.

Mi u TT Consultants pružamo različite usluge kao što su pretraživanje valjanosti/nevaljanosti, pretraživanje patentibilnosti, patentni portfelj/rangiranje, pejzaž, FTO, itd. koristeći spajanje ručnog i vlastitog alata temeljenog na umjetnoj inteligenciji (tj. XLSCOUT).

O TTC-u

Stalno smo identificirali vrijednost nove tehnologije koju provodi naša prilično vješta izvršna ekipa s iskustvom naših profesionalaca. Kao i IP profesionalci koje osnažujemo, naša glad za razvojem nema kraja. UNAPREĐUJEMO, PRILAGOĐAVAMO i IMPLEMENTIRAMO na strateški način.

TT konzultanti nudi niz učinkovitih, visokokvalitetnih rješenja za upravljanje vašim intelektualnim vlasništvom u rasponu od