segunda-feira, 8 de março de 2021

Suficiência descritiva de invenções sobre Inteligência Artificial na Coreia

 

O Korean Intellectual Property Office (KIPO) anunciou as Diretrizes de Exame de Patentes para as principais áreas de tecnologia relacionadas à Quarta Revolução Industrial, incluindo inteligência artificial baseada em aprendizado de máquina ("AI"), em 18 de janeiro de 2021 incluindo exemplos de várias invenções de IA com dicas práticas de redação sobre habilitação (Artigo 42 (3) (i) da Lei de Patentes) e requisitos de inventividade (Artigo 29 (2)). De acordo com o Artigo 42 (3) (i), a descrição de uma invenção deve ser escrita de forma clara e completa para que uma pessoa com habilidade comum na técnica (POSITA) à qual a invenção pertence possa facilmente praticar a invenção reivindicada. Para uma invenção de IA, o KIPO sugere que a descrição do problema técnico, solução e configuração técnica específica (por exemplo, dados de treinamento, pré-processamento de dados, modelo treinado e função de perda, etc.) sejam incluídos para permitir que um POSITA pratique o reivindicado invenção, a menos que a configuração técnica seja bem conhecida na técnica. Para invenção de dados de treinamento AI deve ser descrito como os dados brutos são processados ​​para gerar, alterar, adicionar ou excluir dados de treinamento, bem como incluir a correlação entre os dados brutos e os dados de treinamento (ou seja, explicar por que os dados brutos são usados ​​e por que os dados de treinamento são pré-processados ​​em um certa maneira). Para invenção de modelagem deve ser especificado qualquer configuração ou processo técnico para implementar ou treinar um modelo (por exemplo, se um conjunto de redes neurais for usado para treinar um modelo, identificar as redes neurais usadas e os processos ou meios pelos quais o modelo é treinado usando as redes neurais). Para invenção de aplicativo AI deve se fornecer detalhes sobre a correlação entre os dados de entrada e os dados de saída de um modelo treinado; ou seja, i) especificar dados de treinamento, ii) descrever a correlação entre as características dos dados de treinamento para resolver um problema técnico, iii) indicar o modelo de aprendizado de máquina a ser treinado usando os dados de treinamento ou método de treinamento e iv) descrever a geração de um modelo treinado que resolve o problema técnico usando os dados e o método de treinamento.[1]

 



[1] KIPO Publishes Examination Guidelines on Artificial Intelligence, Kim & Chang, www.lexology.com 05/03/2021

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