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Google propone l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel campo dei brevetti

Consiglio di Stato, sez. III, 02/11/2020, n. 6745

data: 27.11.2020
Area: Proprietà Intellettuale

Lo scorso 20 novembre Google ha rilasciato un white paper nel quale esamina l’utilità che l’intelligenza artificiale (IA) e i modelli di apprendimento automatico possono avere nell’industria dei brevetti, in particolare per la generazione e la categorizzazione delle domande di brevetto.

Nello specifico, Google si riferisce a BERT (bidirectional encoder representation from transformers), un algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale rilasciato nel 2018 e da allora fortemente perfezionato. Nel suo articolo, l’azienda delinea un metodo per addestrare un modello BERT su oltre 100 milioni di pubblicazioni di brevetti negli Stati Uniti e in altri Paesi, utilizzando strumenti open source, così da poterlo poi sfruttare per rendere più efficace la ricerca di anteriorità al fine di determinare la novità di una domanda di brevetto e/o per generare automaticamente i codici di classificazione utili alla categorizzazione dei brevetti. Google afferma che il settore dei brevetti va incontro alla necessità di imparare a utilizzare algoritmi come BERT, in considerazione delle caratteristiche tecniche dei brevetti e del loro valore. Infatti, milioni di brevetti vengono rilasciati ogni anno in tutto il mondo e le domande sono molto complicate, formate in media da circa 10.000 parole e spesso meticolosamente predisposte da inventori, avvocati e consulenti brevettuali; inoltre, i brevetti sono scritti in una terminologia difficilmente comprensibile da soggetti non specializzati e molti termini sono altamente connessi al contesto di riferimento.

Per questi motivi, l’azienda auspica che sistemi tecnologici quali BERT possano essere utili a tutelare l’enorme valore commerciale che i brevetti rappresentano per moltissime società. Il white paper pubblicato da Google è disponibile all’indirizzo https://services.google.com/fh/files/blogs/bert_for_patents_white_paper.pdf.

Google propone l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel campo dei brevetti

Consiglio di Stato, sez. III, 02/11/2020, n. 6745

data: 27.11.2020
Area: Proprietà Intellettuale

Lo scorso 20 novembre Google ha rilasciato un white paper nel quale esamina l’utilità che l’intelligenza artificiale (IA) e i modelli di apprendimento automatico possono avere nell’industria dei brevetti, in particolare per la generazione e la categorizzazione delle domande di brevetto.

Nello specifico, Google si riferisce a BERT (bidirectional encoder representation from transformers), un algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale rilasciato nel 2018 e da allora fortemente perfezionato. Nel suo articolo, l’azienda delinea un metodo per addestrare un modello BERT su oltre 100 milioni di pubblicazioni di brevetti negli Stati Uniti e in altri Paesi, utilizzando strumenti open source, così da poterlo poi sfruttare per rendere più efficace la ricerca di anteriorità al fine di determinare la novità di una domanda di brevetto e/o per generare automaticamente i codici di classificazione utili alla categorizzazione dei brevetti. Google afferma che il settore dei brevetti va incontro alla necessità di imparare a utilizzare algoritmi come BERT, in considerazione delle caratteristiche tecniche dei brevetti e del loro valore. Infatti, milioni di brevetti vengono rilasciati ogni anno in tutto il mondo e le domande sono molto complicate, formate in media da circa 10.000 parole e spesso meticolosamente predisposte da inventori, avvocati e consulenti brevettuali; inoltre, i brevetti sono scritti in una terminologia difficilmente comprensibile da soggetti non specializzati e molti termini sono altamente connessi al contesto di riferimento.

Per questi motivi, l’azienda auspica che sistemi tecnologici quali BERT possano essere utili a tutelare l’enorme valore commerciale che i brevetti rappresentano per moltissime società. Il white paper pubblicato da Google è disponibile all’indirizzo https://services.google.com/fh/files/blogs/bert_for_patents_white_paper.pdf.