Може ли AI да автоматизира стандартния работен процес на патентно търсене и анализ?

Стандартен процес се следва от експерти в различни организации за редовно извършване на IP търсения. Сложните низове за търсене се подготвят чрез разбиране на контекста на изобретението и използване на друга критична информация като класификация, активен правоприемник, анализ на цитиране и т.н. Като цяло този вид операция изисква предварителен опит, познания в базата данни и експертиза в конкретната област на технологията.

В момента всяка индустрия приема изкуствения интелект, за да се откаже от редовната си работа върху интелигентни машини. По подобен начин в индустрията на IP потребителите търсят отговори на конкретни въпроси възможно най-скоро, като избягват необходимостта да следват стандартни процеси за търсене.

Като се има предвид това, XLPAT изразходват своя фокус и енергия за наслояване на AI в своите алгоритми за автоматизиране на прозрения или интерпретация от необработени технологични данни. Основният фокус на компанията е да автоматизира стандартния работен процес на IP търсения. Експертите в XLPAT са разработили интелигентни алгоритми чрез набавяне на 12+ години опит от ръчни партньори TT Consultants и персонализиране на GOOGLE AI, IBM Watson за конкретни случаи на употреба. Наскоро вътрешният екип за научноизследователска и развойна дейност разработи модел за машинно обучение, обучен с 200+ машинни часа, което направи машината способна да учи от 100 GB обработени данни и да развие инстинкт на експертен търсещ.

Derwent на PIUG 2018 също призна XLPAT за неговия фокусиран подход и автоматизиране на стандартния процес на IP търсения като новост, FTO и др.

Пранав Шарма