https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/202400567-arp-rehearing-decision-20250926.pdf
Caso: Ex parte Desjardins et al. (Apelação nº 2024-000567 – USPTO, decisão de 26/09/2025)
Objeto da invenção
O pedido de patente trata de um método computacional para treinar modelos de machine learning em múltiplas tarefas sucessivas, atribuindo pesos de “importância” aos parâmetros aprendidos anteriormente. O objetivo é evitar o “catastrophic forgetting”, permitindo que o modelo aprenda novas tarefas sem perder desempenho nas anteriores, com menor uso de armazenamento e menor complexidade do sistema
Histórico processual
O Board of Patent Appeals confirmou a rejeição das reivindicações por óbviedade (§103).
Além disso, introduziu de ofício (sua sponte) uma nova rejeição por matéria não patenteável (§101), alegando que as reivindicações se limitavam a um conceito matemático abstrato.
O requerente (DeepMind Technologies Ltd.) pediu reconsideração.
Questão central (§101)
Se as reivindicações estariam “dirigidas a uma ideia abstrata” (cálculos matemáticos/algoritmos) ou se integram essa ideia a uma aplicação prática, configurando melhoria técnica real no funcionamento do modelo de IA.
Decisão do Appeals Review Panel (ARP)
O ARP revogou (vacated) a nova rejeição baseada no §101.
Reconheceu que, embora as reivindicações incluam cálculos matemáticos, o conjunto da invenção melhora o funcionamento técnico do próprio modelo de machine learning, enquadrando-se na jurisprudência de Enfish e McRO.
Destacou que a análise do Board foi excessivamente genérica e ignorou precedentes relevantes ao tratar toda inovação em IA como “mero algoritmo”
Ponto importante
O ARP foi enfático ao afirmar que §§102, 103 e 112 são os instrumentos adequados para limitar o escopo de patentes em IA — não uma exclusão automática via §101.
Resultado final
❌ Rejeição por §101: anulada
✅ Rejeição por §103: mantida
Ou seja, a patente continua não concedida, mas não por falta de elegibilidade, e sim por óbviedade.
Memorando do USPTO (5 de dezembro de 2025) sobre as próximas mudanças no MPEP à luz do Ex Parte Desjardins https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/memo-desjardins.pdf
Resumo do Memorando – USPTO (05/12/2025)
O memorando informa uma atualização antecipada do MPEP em razão da decisão Ex Parte Desjardins (PTAB, 26/09/2025), posteriormente designada como precedente em 4/11/2025. A decisão anulou uma rejeição por matéria não elegível (§ 101) e esclareceu a análise de elegibilidade de invenções relacionadas a software, machine learning e IA
memo-desjardins
.
1. Natureza da atualização
Não cria nova prática do USPTO.
Apenas incorpora e reforça precedentes já consolidados, especialmente Enfish e McRO.
Foco na análise de melhoria tecnológica (technological improvement).
2. Conteúdo central da decisão Desjardins
A invenção trata de um método de treinamento de modelos de machine learning.
Embora as reivindicações envolvam um conceito matemático (Step 2A, Prong One), elas integram esse conceito a uma aplicação prática (Prong Two).
A melhoria identificada foi como o próprio modelo de ML funciona, ao:
aprender novas tarefas,
preservar o conhecimento de tarefas anteriores,
resolver o problema técnico conhecido como “catastrophic forgetting”.
Benefícios técnicos reconhecidos:
redução de uso de armazenamento,
redução da complexidade do sistema,
manutenção do desempenho em tarefas anteriores.
Conclusão: as reivindicações não são dirigidas a uma exceção judicial, pois refletem uma melhoria tecnológica concreta
memo-desjardins
.
3. Diretrizes reforçadas para os examinadores (§ 101)
O memorando enfatiza que:
A especificação é central
Deve permitir que uma pessoa versada na técnica reconheça uma melhoria técnica real.
Alegações meramente conclusivas não são suficientes.
A reivindicação deve refletir a melhoria
Não precisa declarar explicitamente o efeito técnico,
mas deve conter elementos ou etapas que realizem essa melhoria.
Avaliação da reivindicação como um todo
Evitar análises em alto nível de abstração.
Evitar tratar elementos técnicos como “componentes genéricos” sem exame adequado.
4. Impacto no MPEP
O memorando:
Acrescenta Ex Parte Desjardins como exemplo-chave em:
§ 2106.04(d) (Step 2A – integração em aplicação prática),
§ 2106.05(a) (melhoria tecnológica),
§ 2106.05(f) (mais que “aplicar” uma ideia abstrata).
Inclui novos exemplos explícitos de melhorias em ML/IA consideradas elegíveis.
5. Mensagem prática
Para software, IA e machine learning, a elegibilidade sob § 101 depende de demonstrar que:
a reivindicação melhora o funcionamento do computador ou da tecnologia em si, e não apenas executa um cálculo ou ideia abstrata em um computador.
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