# Columna: patentes de IA física y tecnología de toma de decisiones en los robots logísticos de OSARO

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 física y tecnología de toma de decisiones en los robots logísticos de OSARO 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 2026.05.26 IPLEX 2 min de lectura 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, vamos a ver lo que la tecnología de toma de decisiones basada en inteligencia artificial significa en la próxima generación de competencia de automatización logística, con el tema “La mano robot” y “potencia del juicio” en el núcleo de la era física de IA. La industria de IA se está expandiendo rápidamente más allá del ámbito digital de texto e imágenes a la era de la ‘IA física’, que comprende y actúa sobre el entorno físico. En las industrias de la logística y la manufactura, en particular, se está convirtiendo en una ventaja competitiva clave para poder tomar decisiones estratégicas en un entorno cambiante en lugar de un hardware robótico. En la columna analizamos la estructura de juicio de robots logísticos basados en IA alrededor de la patente estadounidense US 12447631 B2 (Selección de Herramienta Robótica Automatizada) de la empresa robot estadounidense IA OSARO. La patente sugiere que el robot no sólo mira el objeto actual, sino que también elige el efecto final óptimo para futuros flujos de trabajo, costos de sustitución de herramientas y rendimiento general. También combina una variedad de tecnologías de optimización, como la predicción de probabilidad de éxito en el aprendizaje profundo, el proceso de decisión de Markov (MDP), la zona de Vacío, y Rare Tree Discovery (STS) para garantizar tanto la eficiencia como la autonomía en entornos industriales del mundo real. Esta columna enfatiza que la competencia en la era de la IA física se está moviendo más allá del simple control robot en una competencia de “sistema judicial”. Si los robots industriales convencionales debían llevar a cabo un camino establecido una y otra vez, los robots físicos de IA están evolucionando para predecir cambios ambientales y futuros flujos de trabajo, eligiendo la estrategia correcta para ellos mismos. Es probable que esta tecnología se convierta en una infraestructura clave en la logística, el comercio electrónico y la automatización industrial en el futuro, lo que sugiere que la propia estructura de adopción de decisiones basada en la inteligencia artificial puede ser un importante concurso 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 Yongduck Kim completa la formación de KIPA en sistemas de invención de empleados ↗ Anterior Solicitudes de marca en Rusia: preguntas y respuestas ↗ 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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