PTAB Ex parte Desjardins

Section 101 Roundup: The USPTO, Congress and Realignment

Blog Section 101

Holland & Knight LLP www.lexology.com 18/11/2025

O diretor do Escritório de Patentes e Marcas dos EUA (USPTO), John Squires, usou o caso Ex parte Desjardins para fazer um ponto sobre uma patente de inteligência artificial (IA) do Google DeepMind, sustentando que a Seção 101 não era o local certo para contestar clareza, escopo ou inventividade das reivindicações. Em vez disso, esses pertencem aos Artigos 102, 103 e 112:

A patente em PTAB Ex parte Desjardins tem em sua reivindicação

https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/202400567-arp-rehearing-decision-20250926.pdf

Um método implementado por computador para treinar um modelo de aprendizado de máquina, em que o modelo de aprendizado de máquina possui pelo menos uma pluralidade de parâmetros e foi treinado em uma primeira tarefa de aprendizado de máquina usando primeiros dados de treinamento para determinar os primeiros valores da pluralidade de parâmetros do modelo de aprendizado de máquina, e em que o método compreende: determinar, para cada um dos parâmetros, uma respectiva medida da importância do parâmetro para a primeira tarefa de aprendizado de máquina, compreendendo: calcular, com base nos primeiros valores da pluralidade de parâmetros determinados pelo treinamento do modelo de aprendizado de máquina na primeira tarefa de aprendizado de máquina, uma aproximação de uma distribuição posterior sobre os possíveis valores da pluralidade de parâmetros, atribuir, usando a aproximação, um valor a cada dos parâmetros, sendo o valor a respectiva medida da importância do parâmetro para a primeira tarefa de aprendizado de máquina tarefa e aproximar uma probabilidade de que o primeiro valor do parâmetro após o treinamento na primeira tarefa de aprendizado de máquina seja um valor correto valor do parâmetro, dados os primeiros dados de treinamento usados ​​para treinar o modelo de aprendizado de máquina na primeira tarefa de aprendizado de máquina; obter segundos dados de treinamento para treinar o modelo de aprendizado de máquina em uma segunda tarefa de aprendizado de máquina diferente; e treinar o modelo de aprendizado de máquina na segunda tarefa de aprendizado de máquina, treinando o modelo de aprendizado de máquina nos segundos dados de treinamento para ajustar os primeiros valores da pluralidade de parâmetros para otimizar o desempenho do modelo de aprendizado de máquina na segunda tarefa de aprendizado de máquina, protegendo o desempenho do modelo de aprendizado de máquina na primeira tarefa de aprendizado de máquina, em que o ajuste dos primeiros valores da pluralidade de parâmetros compreende o ajuste dos primeiros valores da pluralidade de parâmetros para otimizar uma função objetivo que depende em parte de um termo de penalidade que se baseia nas medidas determinadas de importância da pluralidade de parâmetros para a primeira tarefa de aprendizado de máquina.

Segundo o diretor do USPTO: "No entanto, é sob essa visão que conclusão do painel é mais preocupante, pois ela evitou os ensinamentos claros de Enfish e, em vez disso, substituiu apenas uma análise superficial que ignorou esse precedente bem estabelecido. Os painéis devem tratar esse precedente com mais cuidado. Ao mesmo tempo, as reivindicações em questão são rejeitadas sob o § 103. Este caso demonstra que os §§s 102, 103 e 112 são as ferramentas tradicionais e apropriadas para limitar a proteção de patente ao seu escopo adequado. Essas disposições legais devem ser o foco da análise. Por essas razões, determinamos que, embora a afirmação independente 1 possa recitar uma ideia abstrata, ela não é direcionada a uma ideia abstrata. Em vez disso, determinamos que a reivindicação independente 1, quando considerada como um todo, integra uma ideia abstrata em uma aplicação prática".

O Congresso novamente entrou na reforma da Seção 101. A audiência do Comitê Judiciário do Senado, realizada em 8 de outubro de 2025, sobre a Lei de Restauração da Elegibilidade de Patentes (PERA), apresentou muito do que já ouvimos antes.

Senador Thom Tillis (R-N.C.): "Não vou parar de destacar a necessidade de reforma da elegibilidade de patentes."

Senador Adam Schiff (D-Calif.): "No meio da revolução tecnológica da inteligência artificial, é necessário clareza e estabilidade em torno da interpretação correta da Seção 101 para garantir que os Estados Unidos continuem vencendo a corrida internacional da inovação."

David Kappos, ex-diretor da USPTO e Subsecretário de Comércio para Propriedade Intelectual: "Os EUA vivem com um caos doutrinário na elegibilidade de patentes."

Como em muitas das audiências anteriores, a maioria das vozes estava em uníssono: a imprevisibilidade está desencorajando investimentos e assim por diante. Os apoiadores veem o PERA como um reset necessário, mas certamente há críticos. Eles temem uma enxurrada de patentes de baixa qualidade que afundem pequenas empresas e levem a custos desnecessários para empresas de todos os tamanhos.