# Columna: patentes de IA generativa e innovación en investigación con EXAONE Discovery

AI Times publicó una columna sobre patentes de inteligencia artificial de Yongduck Kim, socio director y agente de patentes de IPLEX IP Law Firm.

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INICIO / Noticias y análisis Noticias y análisis Columna: patentes de IA generativa e innovación en investigación con EXAONE Discovery AI Times publicó una columna sobre patentes de inteligencia artificial de Yongduck Kim, socio director y agente de patentes de IPLEX IP Law Firm. IA y software Publicado el 2026.04.14 IPLEX 2 min de lectura Hola, soy IPLEX. AI Times publicó una columna sobre patentes de inteligencia artificial de Yongduck Kim, socio director y agente de patentes de IPLEX IP Law Firm. Yongduck Kim, agente de patentes, se centra en las patentes en campos de tecnología de vanguardia tales como inteligencia artificial (IA), fábricas inteligentes y blockchain, y tiene experiencia en el desempeño de la propiedad intelectual (propiedad intelectual) trabajo para varias empresas tecnológicas como Samsung Electronics, LG Electronics y Xiaomi. Además, ha escrito libros como “Guía práctica de evaluación de patentes de inteligencia artificial” y “Estrategia de seguridad de patentes de inteligencia artificial”, y continúa compartiendo su conocimiento experto sobre tecnología de inteligencia artificial y estrategia de patentes. En esta columna examinaremos cómo se utiliza la IA generativa en la ciencia natural, como el desarrollo de drogas y la investigación de nuevos materiales. En el pasado, los humanos tuvieron que analizar vastas cantidades de papel y datos experimentales, pero en los últimos años, la IA ha evolucionado hacia una comprensión integrada de los datos multimodales y la predicción de nuevos materiales. Estos cambios están creando transformaciones innovadoras en términos de eficiencia y costo de la investigación. En la columna, analizamos la estructura integrada del sistema que combina tecnología de comprensión de documentos, modelo predictivo, y generamos IA basada en patentes que reflejan la idea de tecnología EXAONE Discovery de LG IA. La clave es extraer una variedad de datos no estructurados como la tesis, la patente, la imagen y la estructura molecular, y reconstruirlos semánticamente, y luego combinarlos con modelos de predicción de reacción química y predicción de materialidad para producir nuevos resultados científicos. Esto nos permite ver la evolución de las tecnologías de IA que están involucradas en el proceso de investigación real más allá de la mera entrega de información. Esta columna arroja luz sobre las implicaciones patentes de la creación de IA, en particular, a medida que se expande en plataformas de investigación científica. El diseño de sistemas, que incluye la estructuración de datos, la combinación de modelos predictivos y las estructuras de expansión de conocimientos mediante la interacción con los usuarios, ofrece importantes implicaciones en términos de medidas inventivas y la garantía del alcance de los derechos. Además, con la posibilidad de funcionar como una “patrina de carretera” en el campo de la investigación sobre el desarrollo de nuevos fármacos y materiales, se sugiere que la combinación de inteligencia artificial y conocimientos de dominio será un factor clave en futuras estrategias de patentes. El artículo completo se puede encontrar en el enlace de abajo. Contribuciones de comprobación Leer el original coreano Este artículo del archivo refleja la situación en su fecha de publicación. Contacte con el despacho para analizar su caso. Consultar sobre este tema ↗ Todos los artículos HABLE CON IPLEX Consulte sus necesidades de propiedad intelectual Analizamos conjuntamente sus necesidades tecnológicas y empresariales. ↗ Contactar Más reciente Diseños relacionados: ampliación de la protección en torno a un diseño principal ↗ Anterior Yongduck Kim se une a la lista de expertos de Gyeonggi Technopark ↗ Artículos relacionados IA y software 2026.10.01 FiX: olvido selectivo por características en la atención softmax Yongduck Kim analiza las compuertas de FiX, su estabilidad numérica y la caché paginada, diferenciando los resultados medidos de las cuestiones aún abiertas. ↗ Lea el artículo IA y software 2026.09.30 MHAR: leer las capas anteriores desde distintos subespacios de características Yongduck Kim analiza Multi-Head Attention Residuals: selección en profundidad, resultados publicados, costes de implementación y relación entre características técnicas y efectos. ↗ Lea el artículo IA y software 2026.09.28 Columna: Claude Computer Use y el aprendizaje de los agentes de IA a través de las patentes Yongduck Kim, socio director de IPLEX, analiza en AI Times los datos y las secuencias de acciones que permiten entrenar a agentes de IA para utilizar software. ↗ Lea el artículo

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