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Columna: Yongduck Kim sobre las patentes de IA
Se publicó en AI Times una columna de Yongduck Kim, agente de patentes de IPLEX IP Law Firm. Su trabajo en propiedad intelectual abarca tecnologías como inteligencia artificial, fábricas inteligentes y blockchain, con experiencia en asuntos de LG Electronics, Samsung Electronics, Baidu, SUALAB y MakinaRocks, entre otras empresas.
Se publicó en AI Times una columna de Yongduck Kim, agente de patentes de IPLEX IP Law Firm. Su experiencia en propiedad intelectual comprende inteligencia artificial, fábricas inteligentes y blockchain, con asuntos de LG Electronics, Samsung Electronics, Baidu, SUALAB y MakinaRocks, entre otras empresas. La columna aborda tendencias recientes de la IA y estrategias para obtener protección mediante patentes.
Contribuciones de comprobación
"¿Qué puede ser protegido por la patente en el campo de la inteligencia artificial?"
En general, las empresas que desarrollan tecnologías de inteligencia artificial a menudo desarrollan tecnologías en toda una zona en lugar de una esfera específica. Sin embargo, en lo que respecta a la obtención de una patente, la obtención de una patente para una tecnología en toda la zona puede dar lugar a un alcance de derechos excesivamente estrecho. Por lo tanto, es bueno tener una patente en cada una de las áreas específicas.
Si pide a algunos expertos que no han tratado con la tecnología de IA para presentar una patente de IA, simplemente tratarán de obtener una patente sobre dónde están utilizando la tecnología de IA. Esto se debe a que no hay necesidad de desarrollar información detallada sobre la tecnología de inteligencia artificial.
Sin embargo, si usted sólo tiene una patente para la aplicación, el problema es que las tecnologías clave que toman el mayor tiempo y esfuerzo para desarrollar modelos de IA no están adecuadamente protegidos por patentes. Entonces, ¿cómo aseguras una patente de IA? Como desarrollador, necesitas pensar en lo que sucede cuando desarrollas un modelo de IA.
Las posibles áreas de patentes incluyen la recopilación de datos; preprocesamiento como atributos de datos, aumento, generalización y filtrado de ruido; modelos de definición y formación, incluyendo entornos de formación, implementaciones de modelos y optimización de hiperparametro; implementaciones físicas como dispositivos y circuitos de redes neuronales; arquitectura de red; e inferencia, incluyendo procesamiento y uso de salidas modelo. La protección de mejoras técnicamente sustantivas en estas esferas puede apoyar una cartera de patentes coherente y ayudar a demostrar la capacidad técnica.
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