Seminário sobre Inteligência Artificial JPO INPI

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