Beispiele und Anwendungsfälle

  • Patentsuche beim DPMA

    Mit steigenden Zahlen von nationalen und internationalen Patentanmeldungen stehen Patentämter vor dem Problem zeitnah Einreichungen zu bewerten. Dasselbe gilt für Patentabteilungen in größeren Unternehmen, die sicherstellen müssen, dass kein Patent gegen geltende verstößt und dadurch Rechtstreitigkeiten verursacht. Ein zusätzliches Problem sind die im Patent verwendeten Umschreibungen. Auch das mündet häufig in rechtlichen Auseinandersetzungen, sobald ähnliche Ausdrücke verwendet werden. Das Deutsche Patent- und Markenamt nutzt Cognitive Services um diese Problemstellungen effizient anzugehen.

  • Patentklassifizierung beim DPMA

    Neben der Patentrecherche beim Deutschen Patent- und Markenamt hält Machine Learning noch weitere beeindruckende Anwendungsfälle bereit, wie bspw. die automatisierte und autonome Kategorisierung von eingehenden Patenten. Mit einem etwa 4.000 Einträge umfassenden Katalog und 67.000 Anmeldungen allein 2017, kann die interne Zuordnung von Patenten eine mühsame und zeitraubende Aufgabe sein. Trotzdem ist die richtige Zuordnung zum verantwortlichen Prüfer von großer Wichtigkeit, da dieser nur eine kleine Anzahl von Kategorien bearbeitet. Maschinelles Lernen ist hier der Schlüssel diesen Prozess zu beschleunigen.