# Искусственный интеллект и патенты: защита технологий ИИ Одной из наиболее важных технологий будущего является искусственный интеллект (ИИ). По мере того, как технология ИИ быстро прогрессирует, патент, связанный с ИИ, также быстро развивается. Source: https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/843118 ГЛАВНАЯ / Новости и аналитика Новости и аналитика Искусственный интеллект и патенты: защита технологий ИИ Одной из наиболее важных технологий будущего является искусственный интеллект (ИИ). По мере того, как технология ИИ быстро прогрессирует, патент, связанный с ИИ, также быстро развивается. ИИ и программное обеспечение Опубликовано: 2023.05.12 IPLEX Время чтения: 4 мин. Здравствуйте. Я Ким Ёндок, патентный поверенный IPLEX IP Law Firm. Одной из наиболее важных технологий будущего является искусственный интеллект (ИИ). По мере того, как технология ИИ быстро прогрессирует, патент, связанный с ИИ, также быстро развивается. В этой статье мы расскажем, какая из наиболее используемых технологий глубокого обучения в ИИ может быть защищена патентом. Мы опускаем конкретное описание технических терминов, предполагая, что у вас есть понимание технологии ИИ. Патентно-защищенная технология. Есть шесть вещей, которые следует учитывать при кодировании глубокого обучения с помощью Python. Все шесть защищены патентом. 1 Приобретение набора данных для обучения 2 Метод предварительной обработки данных 3 Дизайн модели глубокого обучения 4 метода обучения, которые нужно выбрать 5 Аппаратный дизайн ⑥ Применение глубокого обучения Есть много других способов защитить свою собственность. Изучение данных Три. Победа Как правило, обучающие наборы данных загружаются с сайтов сжатия данных, таких как сайты наборов данных Google AI. Простое скачивание общедоступных наборов данных с сайта не может быть защищено патентом. Если способ получения данных специфичен, он может быть защищен патентом. Например, если вы получаете данные, основанные на правиле в процессе получения набора данных, правила, используемые в настоящем документе, могут быть защищены патентом, если они имеют функцию, которая является более продвинутой, чем уровень техники. В настоящее время не так много применений в отношении этой области. Предварительная обработка данных метод После получения обучающего набора данных набор данных обычно обрабатывается предварительной обработкой. Например, он может выполнять нормализацию данных для фильтрации шума в приобретенном наборе данных обучения и устранения риска попадания в локальный оптимум. Если обычные методы предварительной обработки данных используются в подходящем варианте для заявки, расширенные возможности могут быть защищены патентом. Если вы посмотрите на полный патент ИИ, вы можете найти довольно много патентов о том, как обрабатывать данные. Модель глубокого обучения Проектирование конструкции Когда предварительная обработка данных завершена, следующим шагом является выбор существующей модели глубокого обучения для выполнения обучения или разработка новой структуры модели. Еще одна модель (ex). CNN, RNN, LSTM и т.д. не защищены патентом. Специфика должна быть признана в структуре модели, такой как изменение структуры публичной модели или объединение нескольких моделей для решения конкретной проблемы. Разработка или изменение структуры модели глубокого обучения является довольно сложной задачей. Таким образом, среди публично раскрытых патентов на искусственный интеллект относительно мало патентов, связанных со структурами моделей глубокого обучения. Выберите метод обучения После завершения предварительной обработки данных модель глубокого обучения обучается с использованием предварительно обработанного набора данных. Если вы изучаете модель глубокого обучения с открытым методом обучения, вы не будете защищены патентом. Однако, если метод обучения модели глубокого обучения отличается от предшествующего уровня техники, он может быть защищен патентом. Например, технология, которая отличает себя от предшествующего уровня техники, может быть защищена патентом, таким как тот факт, что выход скрытого слоя вынужден соответствовать базовому распределению при изучении модели глубокого обучения. Количество патентов, связанных с методом обучения, находится рядом с патентами, связанными с предварительной обработкой данных. Аппаратный дизайн Техника использования модели глубокого обучения или использования готовой модели глубокого обучения для вывода значения прогноза также может быть защищена патентом. Это тесно связано с аппаратным дизайном, а точнее с дизайном полупроводников, и компании, которые занимаются дизайном полупроводников, имеют на него много патентов. Применение глубокого обучения Многие патенты на ИИ посвящены применению глубокого обучения в определённой области. Такие решения нередко связаны прежде всего со способом использования технологии, а не с разработкой нового алгоритма. Однако одного указания на применение глубокого обучения обычно недостаточно для выдачи патента. Некоторые обучающие данные будут использоваться для обучения модели в поле, и при использовании таким образом конкретные данные, такие как любой технологический эффект, могут быть представлены в качестве патента. Прочитать корейский оригинал Материал отражает ситуацию на дату публикации. Обратитесь в IPLEX, чтобы обсудить обстоятельства вашего дела. Обсудить этот вопрос ↗ Все статьи ОБРАТИТЕСЬ В IPLEX Обсудите с нами вопросы интеллектуальной собственности Мы рассматриваем ваши технологические и бизнес-потребности вместе. ↗ Связаться с нами Новее Новая книга: Закон об охране промышленных образцов — защита ваших разработок ↗ Ранее Колонка AI Times: подготовка специального листинга по пересмотренным критериям оценки ↗ Материалы по теме ИИ и программное обеспечение 2026.10.01 FiX: избирательное забывание признаков в softmax-внимании Патентный поверенный Ким Ёндок рассматривает векторные затворы FiX, устойчивость вычислений и страничный кэш, отделяя результаты экспериментов от открытых вопросов. ↗ Читать статью ИИ и программное обеспечение 2026.09.30 MHAR: выбор информации из предыдущих слоёв по подпространствам признаков Корейский патентный поверенный Ким Ёндок разбирает Multi-Head Attention Residuals: маршрутизацию по глубине, результаты экспериментов, затраты реализации и технические эффекты. ↗ Читать статью ИИ и программное обеспечение 2026.09.28 Колонка в AI Times: как ИИ учится работать с компьютером — анализ патента на обучение агентов В новой колонке для AI Times управляющий партнёр IPLEX Ким Ёндок рассматривает Claude Computer Use и обучение ИИ-агентов на примере патента США № 12 585 862. ↗ Читать статью - https://www.iplexlaw.co.kr/ru - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/category/ai - https://www.iplexlaw.co.kr/forum/view/843118 - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/contact - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/contact - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/843161 - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/831543 - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/fix-fine-grained-forgetting-attention - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/fix-fine-grained-forgetting-attention - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/mhar-multi-head-attention-residuals - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/mhar-multi-head-attention-residuals - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/claude-computer-use-agent-patent - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/claude-computer-use-agent-patent