Tendências nos pedidos de
invenções relacionadas a Inteligência Artificial (JPO)
Seminário INPI, 28 de
novembro de 2019
Claudio Furtado - presidente do INPI
Compartilhar conhecimentos em tecnologia
de ponta é uma prioridade do INPI. O INPI está hoje totalmente preparado para
esta nova dinâmica mundial de comércio e investimentos que se fundamentam na
propriedade intelectual. Estamos abertos para o futuro em busca de níveis de
excelência global. Nós somos aves passageiras e queremos deixar um legado
sólido para as gerações futuras.
Consul Geral do Japão Tetsuya Otsuru
O JPO recebe treinandos de forma ativa e
dinâmica e este evento é o primeiro na América do Sul. Os que não foram ainda
ao Japão creio que estejam tendo um prejuízo em suas vidas e sugiro que façam
seus pedidos ao presidente do INPI. Espero que esta parceria se aprofunde cada
vez mais.
Diretor de Cooperação Internacional do JPO. O JPO treinou 165 pessoas do
Brasil entre um total de 6 mil treinandos no mundo. Este seminário seleciona
uma área específica do conhecimento. No hemisfério sul é a primeira vez e
entendemos ser um momento histórico. O JPO INPI tem memorando de cooperação
celebrado em 2010 renovado recentemente no acordo PPH. O foco do evento será o
uso da inteligência articial na área médica.
Masashi Nemoto - Divisão de Cooperação Internacional JPO
Em 1985 apenas 30% eram de ativos
intangíveis e hoje são 87%. Neste cenário o JPO busca maximizar os lucros
promovendo o uso da propriedade intelectual. No JPO os depósitos de patentes
tem diminuído nos últimos anos (de cerca de 350 mil em 2009 para
aproximadamente 310 mil em 2018). Os pedidos ficaram mais complexos e mais
difícil a análise. O depósitos de desenhos industrias tem aumentado a cada ano.
Registro de marcas tem também aumentado nos últimos anos, hoje em torno de 185
mil marcas sendo o Japão membro do protocolo de Madri. Em patentes temos exames
mais rápidos e de mais alta qualidade do mundo. Conseguimos alcançar esse
objetivo e temos orgulho disso. Primeiro exame em 10 meses. Gestores acompanham
o resultado do examinador a fim de verificar a qualidade do exame. O apoio aos
países em desenvolvimento através do Fundo Japão da OMPI era restrito a Asia,
mas foi ampliado para Africa e América Latina. Na América Latina ja foram
treinadas 472 pessoas. O memorando de cooperação com o Brasil foi assinado em
2010 e renovado em 2017. O PPH assinado em 2017 faz parte desta estratégia de
cooperação. Do Brasil recebemos 165 estagiários (examinadores do INPI) sendo 30
treinados no Japão. O Brasil é o país que mais envia pessoas para serem
treinadas no JPO. Chamamos amigavelmente estes ex treinandos de IP Friends.
Hiroki Watanabi - Vice Diretor do Departamento de Cooperação Internacioanal
do JPO
A quarta revolução industrial marca a
entrada da inteligência artificial e do big data. O JPO usa a inteligência
artificial para facilitar nosso trabalho o que iniciou em 2017. Um plano de
ação foi iniciado em 2018 que inclui respostas a perguntas em telefonemas,
classificação das patentes, busca do estado da técnica, incluindo buscas em
desenhos. Na redução dos custos desses sistemas temos de considerar o
desenvolvimento em software de código aberto. Para o desenvolvimento é
interessante terceirizar parte do desenvolvimento e não fazer tudo dentro do
JPO. Os projetos estão em andamento. Não há nenhum projeto em andamento sobre o
uso de inteligência artificial para fazer a análise substantiva do pedido.
Celso Tchao, CGTI INPI
A inteligência artificial ainda está no início no
INPI mas os primeiros resultados devem vir em 2020. A inteligência artificial
ainda não conseguiu o objetivo de substituir a inteligência humana tendo
avanços significativos no tratamento de imagem e voz. Vários escritórios tem
adotado soluções em inteligência artificial. O INPI tem uma iniciativa no uso de uma rede neural para a pré
classificação de pedidos para a distribuição de pedidos para as vinte divisões
técnicas. O uso da inteligência artificial no INPI a serem desenvolvidas tem como foco: a otimização
da gestão da fila de pedidos, distribuição de pedidos, tradução por máquina,
pesquisa de imagens usando imagens de vetor e atendimento automático
(chatbots). Os grandes desafios
incluem a necessidade de digitalizar 3.5 milhões de documentos (a maioria de
marcas), temos sistemas com diferentes linguagens e interfaces, múltiplos bancos de dados (IBM Informix,
ORACLE, MY SQL), o principal do sistema esta na plataforma cliente/servidor
(SINPI), implementar soluções em nuvem, necessidade de automação de processos.
Hoje se trabalha na migração do SINPI e da base de dados. Ainda há dúvidas do TCU se a melhor forma é a fábrica de software ou postos de
trabalho. Precisamos de sistemas únicos que possam ser parametrizados para os
demais serviços, por exemplo, como hoje e desenho industrial e registro de
programa de computador.
Kenji Kainuma
O número de pedidos envolvendo pedidos em
inteligência artificial tem aumentado o número de pedidos especialmente USTO e
China (G06N) que envolve robótica, processamento de sons e imagens, tradução
automática, sistemas de controle, controle de tráfego, diagnóstico médico,
busca de informações. No terceiro boom em 2017 em inteligência artificial temos
um grande salto em redes neurais e deep learning. Tais tecnologias envolvem CNN
(rede neural convolucionalm usado no reconhecimento de imagens), RNN (rede neural
recorrente, especial em reconhecimento de frases e vozes) e Deep Learning
(usado no controle de sistemas inclui retroalimentação). Dados de 2017 nostram
a maior parte em CNN seguido de RNN e Deep Learning. O que está impulsionando o
número de pedidos no tercero boom é o deep learning e redes neurais,
especialmente em controle por robótica e controle de tráfego.
Vagner Latsch - Coordenador
Apresentado resultado de estudo em
patentes envolvendo pedidos relacionados em inteligência artificial. Um estudo
da OMPI de 2019 (https://www.wipo.int/tech_trends/en/artificial_intelligence) mostra liderança do USPTO, China e JPO
(78% dos depósitos). Em 2010 tínhamos 8 artigos científicos para 1 patente ao
passo que em 2016 temos 3 artigos científicos para uma patente, ou seja, cada
vez mais esta tecnologia está sendo patenteada. Este estudo da OMPI diferencia
entre patentes referentes ao núcleo de inteligência artificial, aplicação
funcional (por ex. visão computacional, tratamento de voz) e campo de aplicação
(transporte, telecomunicações, médicas). O terceiro boom de inteligência
artificial nota uma tendência de aumento nos depósitos, que não se observa no
depósito global de pedidos no INPI, ou seja, é um aumento particular dessa área
tecnológica. No Brasil 48% destes pedidos são US, 10% (BR), 9% (JP) quando a
média geral de todos os pedidos é US (30%), BR (20%), DE (8%). A China pouco
deposita wm inteligência articial no Brasil. Os maiores depositantes são
Microsoft, Qualcomm, Philips, Nissa, Scania Boeing, Sony. A IBM não está entre
os maiores depositantes na área. A Nissan que está em quarto lugar em
inteligência artificial nem figura entre os 20 maiores depositantes japoneses
no Brasil. Do Japão os maiores depositantes em inteligência artificial são
Nissan, Sony, Toyota, Nec e Honda sendo três destes na área de automóveis. Por
campo tecnológicos G06F computadores é o principal tecnologia. A maioria dos
pedidos tratam de aplicações. Quanto aos pedidos depositados por residentes
temos apenas 61 depósitos em 2017, sendo Unicamp em primeiro lugar e Samsung
Amazônia em segundo lugar e Embraer em terceiro lugar, UFMG em quarto
lugar. G06K e G06F são as áreas predominantes entre os residentes. No exame
há que se destacar se: i) estes pedidos são elegíveis porque alguns podem se
enquadrar como ideia abstrata, ii) a suficiência descritiva levanta dúvidas
quanto a um efeito caixa preta porque não podemos saber como esta rede aprendeu
o que compromete suas descrição além de depender fundamentalmente dos dados, ou
seja, não ter acesso a esses dados compromete a reprodução dessas redes, iii) a
avaliação da novidade e atividade inventiva pois se a inteligência
artificial vem substituir ações humanas, então onde está a atividade inventiva
?
Hiroki Watanabe
Para o exame de pedidos na área de
inteligência artificial no Japão são aplicadas as diretrizes para exame de
invenções implementadas por programas de computador, ou seja, há uma lacuna com
relação ao exame de invenções implementadas por programa de computador.
Inicialmente temos que determinar se a matéria é patenteável ou não, para
somente numa segunda etapa determinar se atende aos critérios de novidade e
atividade inventiva. Segudo a lei uma invenção significa uma criação altamente
avançada e ideias tecnicas que utilizam as leis da natureza. Mas a atividade de
um software é algo artificial, logo este critério é insuficiente para o
julgamento. Em segundo lugar é preciso avaliar se software e hardware trabalham
em cooperação. Se o software controla o hardware então é possível patentear. A
descrição deve ser suficiente para que o técnico no assunto possa produzir e
usar o produto ou seja, segue a mesma regra das demais tecnologias. No
julgamento de atividade inventiva devemos tomar todos os elementos em
consideração ou seja segue também a regra geral, ainda que a reivinidcação
misture recursos técnicos e não técnicos. O JPO utiliza os exemplos reais para
avaliar a atividade inventiva isso é útil para as pessoas compreenderem tais
critérios. Selecionamos dez exemplos de casos reais no setor https://www.jpo.go.jp/e/system/laws/rule/guideline/patent/document/ai_jirei_e/jirei_e.pdf
. O primeiro caso trata de sistema
de estimativa de teor de açúcar nos vegetais com base no formato do rosto do
agricultor. Não é patenteável porque não há suporte para confirmar esta
correlação. Um segundo pedido estabelece um modelo em inteligência artificial
que estima peso corporal com base no formato do rosto do paciente. Se esta
correlação estiver comprovada então pode ser patenteada. Um terceiro exemplo
menciona no estado da técnica de diagnóstico de câncer com base em marcadores
XY . Uma invenção que estabelece o risco de câncer com base nos mesmos marcadores
não é considerado inventivo, trata-se de uma automação óbvia. Um outros sistema
estima a capacidade de geração hidroelétrica com base na taxa de fluxo do rio.
Uma invenção que estima leva em conta a temperatura da água do rio seria
inventivo. Outro exemplo uma maquina faz o controle pela velocidade e
aceleração angula, um segundo documento usa posição e inclinação, se uma
invenção de inteligência artificial usa os quatro parâmetros juntos não é
inventivo mesmo que a combinação desses quatro parâmetros aumente o rendimento.
Este texto foi compilado em tempo real,
podem haver erros tanto na tradução (as palestras foram em japonês) como na
transcrição
Nenhum comentário:
Postar um comentário