# Inteligencia Artificial y Patentes: Protección de la Tecnología de IA Una de las tecnologías más importantes del futuro es la inteligencia artificial (IA). A medida que la tecnología de IA progresa rápidamente, también la patente relacionada con la IA. Source: https://www.iplexlaw.co.kr/es/blog/843118 INICIO / Noticias y análisis Noticias y análisis Inteligencia Artificial y Patentes: Protección de la Tecnología de IA Una de las tecnologías más importantes del futuro es la inteligencia artificial (IA). A medida que la tecnología de IA progresa rápidamente, también la patente relacionada con la IA. IA y software Publicado el 2023.05.12 IPLEX 4 min de lectura Hola, soy Yongduck Kim, agente de patentes de IPLEX IP Law Firm. Una de las tecnologías más importantes del futuro es la inteligencia artificial (IA). A medida que la tecnología de IA progresa rápidamente, también la patente relacionada con la IA. En este post, explicaremos cuál de las tecnologías de aprendizaje profundo más utilizadas en IA puede ser protegida por patente. Omitiremos la descripción específica de los términos técnicos, asumiendo que usted tiene una comprensión de la tecnología de IA. Tecnología protegida por patentes. Hay seis cosas que considerar cuando codificación el aprendizaje profundo con Python. Los seis están protegidos por una patente. 1 Adquisición de datos de aprendizaje 2 Método de preprocesamiento de datos 3 Diseño de estructura de modelos de aprendizaje profundo 4 Métodos de aprendizaje para elegir 5 diseño de hardware 6 Aplicaciones de aprendizaje profundo Hay muchas otras maneras de proteger su propiedad. Datos de aprendizaje Tres. Gana Por lo general, los conjuntos de datos de aprendizaje se descargan desde sitios de secuenciación de datos como los sitios de conjunto de datos de Google AI. Simplemente descargar conjuntos de datos públicos del sitio no puede ser protegido con una patente. Si el método de obtención de los datos es específico, puede ser protegido con una patente. Por ejemplo, si obtiene datos basados en una regla en el proceso de obtención de un conjunto de datos, las reglas utilizadas en este documento pueden ser protegidas por patentes si tienen una característica más avanzada que el estado de la técnica. Actualmente no hay muchas aplicaciones en relación con el campo. Preprocesamiento de datos Método Después de obtener el conjunto de datos de entrenamiento, el conjunto de datos se procesa generalmente por preprocesamiento. Por ejemplo, puede realizar la normalización de datos para filtrar el ruido en el conjunto de datos de aprendizaje adquirido y eliminar el riesgo de caer en el óptimo local. Si los métodos de preprocesamiento de datos convencionales se utilizan en una variante adecuada para la aplicación, las características avanzadas pueden ser protegidas por patente. Si usted mira la patente completa de IA, puede encontrar bastantes patentes sobre cómo preprocesar datos. Modelo de aprendizaje profundo Diseño estructural Cuando el preprocesamiento de datos está completo, el siguiente paso es seleccionar un modelo de aprendizaje profundo existente para realizar el aprendizaje, o diseñar una nueva estructura modelo. Sólo otro modelo (ex. CNN, RNN, LSTM, etc.) no está protegido por patente. La especificidad debe ser reconocida en la estructura modelo, como cambiar la estructura del modelo público o combinar múltiples modelos para resolver un problema particular. Diseñar o cambiar una estructura modelo de aprendizaje profundo es una tarea bastante difícil. Por lo tanto, hay relativamente pocas patentes asociadas con estructuras modelo de aprendizaje profundo entre las patentes de inteligencia artificial divulgadas públicamente. Elija su método de aprendizaje Después de completar el preprocesamiento de datos, el modelo de aprendizaje profundo se capacita utilizando el conjunto de datos preprocesados. Si usted aprende un modelo de aprendizaje profundo con un método de aprendizaje generalmente abierto, no estará protegido por una patente. Sin embargo, si el método de aprendizaje de un modelo de aprendizaje profundo difiere del estado de la técnica, puede ser protegido por la patente. Por ejemplo, una tecnología que se distingue de un estado de la técnica puede ser protegida por la patente, como el hecho de que la salida de la capa oculta se ve obligada a conformarse a la distribución básica al aprender un modelo de aprendizaje profundo. El número de patentes asociadas con el método de aprendizaje está próximo a las relacionadas con el procesamiento de datos. Diseño de hardware La técnica de utilizar el modelo de aprendizaje profundo o utilizar el modelo de aprendizaje profundo terminado para deducir el valor de predicción también puede ser protegida por la patente. Esto está estrechamente relacionado con el diseño de hardware, y más específicamente al diseño semiconductor, y las empresas que hacen diseño semiconductor tienen muchas patentes en él. La aplicación de aprendizaje profundo. La mayoría de las patentes de IA son patentes sobre las cuales áreas para aplicar el aprendizaje profundo. No porque sea técnicamente difícil, sino simplemente porque tiene que ver con la aplicación. Sin embargo, es poco probable que se conceda una patente simplemente utilizando tecnología de aprendizaje profundo. Algunos datos de aprendizaje se utilizarán para formar un modelo en un campo, y cuando se utilizan de esta manera, datos específicos como cualquier efecto tecnológico se pueden presentar como patente. Leer el original coreano Este artículo del archivo refleja la situación en su fecha de publicación. Contacte con el despacho para analizar su caso. 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