Kan AI automatisere standardarbeidsflyten for patentsøk og analyse?

En standard prosess følges av eksperter i forskjellige organisasjoner for å utføre IP-søk regelmessig. Komplekse søkestrenger blir utarbeidet ved å forstå konteksten til oppfinnelsen og bruke annen kritisk informasjon som klassifisering, aktiv rettighetshaver, sitasjonsanalyse, etc. Generelt krever denne typen operasjoner tidligere erfaring, databasekunnskap og ekspertise innen det spesifikke teknologiområdet.

For øyeblikket tar alle bransjer i bruk kunstig intelligens for å avskaffe sitt vanlige arbeid på intelligente maskiner. På samme måte, i IP-bransjen, søker brukere svar på spesifikke spørsmål så snart som mulig ved å unngå behovet for å følge standard søkeprosesser.

Tatt i betraktning det, brukte XLPAT fokus og energi på lagdeling i AI i sine algoritmer for å automatisere innsikt eller tolkning fra rå teknologidata. Selskapets primære fokus er å automatisere standard arbeidsflyt for IP-søk. Eksperter hos XLPAT har utviklet intelligente algoritmer ved å hente 12+ års erfaring fra manuelle motparter TT Consultants og tilpasse GOOGLE AI, IBM Watson for spesifikke brukstilfeller. Nylig har det interne FoU-teamet utviklet en maskinlæringsmodell trent med 200+ maskintimer som gjorde maskinen i stand til å lære fra 100 GB bearbeidede data og utvikle et instinkt til en ekspertsøker.

Derwent på PIUG 2018 har også anerkjent XLPAT for sin fokuserte tilnærming og automatisering av standardprosessen for IP-søk som nyhet, FTO, etc.

Pranav Sharma