Propiedad intelectual Formación en PI Divulgación de la PI La PI para... La PI y… La PI en… Información sobre patentes y tecnología Información sobre marcas Información sobre diseños industriales Información sobre las indicaciones geográficas Información sobre las variedades vegetales (UPOV) Leyes, tratados y sentencias de PI Recursos de PI Informes sobre PI Protección por patente Protección de las marcas Protección de diseños industriales Protección de las indicaciones geográficas Protección de las variedades vegetales (UPOV) Solución de controversias en materia de PI Soluciones operativas para las oficinas de PI Pagar por servicios de PI Negociación y toma de decisiones Cooperación para el desarrollo Apoyo a la innovación Colaboraciones público-privadas La Organización Trabajar con la OMPI Rendición de cuentas Patentes Marcas Diseños industriales Indicaciones geográficas Derecho de autor Secretos comerciales Academia de la OMPI Talleres y seminarios Día Mundial de la PI Revista de la OMPI Sensibilización Casos prácticos y casos de éxito Novedades sobre la PI Premios de la OMPI Empresas Universidades Pueblos indígenas Judicatura Recursos genéticos, conocimientos tradicionales y expresiones culturales tradicionales Economía Igualdad de género Salud mundial Cambio climático Política de competencia Objetivos de Desarrollo Sostenible Observancia de los derechos Tecnologías de vanguardia Aplicaciones móviles Deportes Turismo PATENTSCOPE Análisis de patentes Clasificación Internacional de Patentes ARDI - Investigación para la innovación ASPI - Información especializada sobre patentes Base Mundial de Datos sobre Marcas Madrid Monitor Base de datos Artículo 6ter Express Clasificación de Niza Clasificación de Viena Base Mundial de Datos sobre Dibujos y Modelos Boletín de Dibujos y Modelos Internacionales Base de datos Hague Express Clasificación de Locarno Base de datos Lisbon Express Base Mundial de Datos sobre Marcas para indicaciones geográficas Base de datos de variedades vegetales PLUTO Base de datos GENIE Tratados administrados por la OMPI WIPO Lex: leyes, tratados y sentencias de PI Normas técnicas de la OMPI Estadísticas de PI WIPO Pearl (terminología) Publicaciones de la OMPI Perfiles nacionales sobre PI Centro de Conocimiento de la OMPI Informes de la OMPI sobre tendencias tecnológicas Índice Mundial de Innovación Informe mundial sobre la propiedad intelectual PCT - El sistema internacional de patentes ePCT Budapest - El Sistema internacional de depósito de microorganismos Madrid - El sistema internacional de marcas eMadrid Artículo 6ter (escudos de armas, banderas, emblemas de Estado) La Haya - Sistema internacional de diseños eHague Lisboa - Sistema internacional de indicaciones geográficas eLisbon UPOV PRISMA Mediación Arbitraje Determinación de expertos Disputas sobre nombres de dominio Acceso centralizado a la búsqueda y el examen (CASE) Servicio de acceso digital (DAS) WIPO Pay Cuenta corriente en la OMPI Asambleas de la OMPI Comités permanentes Calendario de reuniones Documentos oficiales de la OMPI Agenda para el Desarrollo Asistencia técnica Instituciones de formación en PI Apoyo para COVID-19 Estrategias nacionales de PI Asesoramiento sobre políticas y legislación Centro de cooperación Centros de apoyo a la tecnología y la innovación (CATI) Transferencia de tecnología Programa de Asistencia a los Inventores (PAI) WIPO GREEN PAT-INFORMED de la OMPI Consorcio de Libros Accesibles Consorcio de la OMPI para los Creadores WIPO ALERT Estados miembros Observadores Director general Actividades por unidad Oficinas en el exterior Ofertas de empleo Adquisiciones Resultados y presupuesto Información financiera Supervisión

Índice de iniciativas de inteligencia artificial en las oficinas de PI

País / Región Nombre de la instituciónAplicación funcionalDescripción
AlemaniaGerman Patent and Trade Mark Office (DPMA)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

La DPMA inició en 2016 un proyecto para la implementación de un servicio central de búsqueda del estado anterior de la técnica en diversas fuentes de datos de la DPMA (p.ej. archivos electrónicos, bases de datos especializadas, etc.). El servicio central emplea algoritmos para mejorar la búsqueda de textos similares.

AlemaniaGerman Patent and Trade Mark Office (DPMA)Análisis de datos digitalización y automatización de procesos

En la DPMA muchas solicitudes de registro de marca se clasifican de manera totalmente automática.

AlemaniaGerman Patent and Trade Mark Office (DPMA)Clasificación de patentes

La Oficina Alemana de Patentes y Marcas (DPMA) introdujo en 2011 un mecanismo de automatización de la Clasificación Internacional de Patentes (CIP) en el marco del Sistema Electrónico de Gestión de Patentes y Modelos de Utilidad (DPMApatente/gebrauchsmuster). Este clasificador, basado en algoritmos heurísticos, genera la asignación preliminar de una clase CIP a las solicitudes de patente recibidas y, de este modo, ayuda a enviarlas a los examinadores de patentes más adecuados. La principal desventaja de esta "caja negra" es que no es flexible, no se puede parametrizar y no es adecuada para responder a las diversas situaciones de uso en la DPMA.

De ahí que, como parte del nuevo sistema de búsqueda de patentes, se haya desarrollado una nueva herramienta automatizada de clasificación de patentes. Tras evaluar varias tecnologías, se eligió una metodología basada en redes neuronales con "representaciones distribuidas de las palabras". El primer paso consistió en analizar una categorización automatizada a nivel de subclase de la CIP a partir de las medidas de calidad "Mejor resultado" y "Tres mejores resultados". Se llevaron a cabo experimentos con diferentes conjuntos de datos de prueba compuestos por publicaciones seleccionadas de solicitudes de patentes, patentes y modelos de utilidad concedidos en Alemania desde 2010 hasta finales de 2015

Para implementar el clasificador se cuenta con un mecanismo de canalización con planificación, preparación y evaluación de datos. En cada una de las etapas se pueden configurar los parámetros y ver los resultados parciales, lo que dota de flexibilidad y transparencia al proceso de clasificación en su conjunto. El clasificador puede ampliarse en lo que se refiere el ámbito de clasificación de la CIP y tiene un rendimiento aceptable en lo relativo al proceso de formación. Es muy rápido en la clasificación en línea de textos desconocidos.

Entre las posibles aplicaciones del nuevo clasificador en la DPMA están: la preclasificación automática de las solicitudes de patente recibidas (a fin de mejorar la distribución de solicitudes de patente entre los examinadores de patentes), la clasificación interactiva (que ayuda a los examinadores de patentes al sugerirles diversas predicciones para un nivel determinado de la CIP), la reclasificación (a fin de facilitar la introducción de nuevas versiones de la CIP) y la mejora constante de la calidad de las referencias CIP para los documentos de patentes relativos al estado anterior de la técnica. Un servicio web basado en el clasificador ofrecerá sobre la marcha predicciones CIP para secciones concretas de un documento de patente como el resumen, las reivindicaciones o la descripción.

AustraliaIP AustraliaClasificación de patentes

IP Australia's Patent Auto Classification (PAC) service analyses the contents of a patent specification and predicts relevant technology groups enabling prioritisation and allocation to appropriate patent examiner sections.

The service is an internally developed machine learning-based system that performs technology sorting of patent applications using a sophisticated hierarchy classification model. The system allocates relevant International Patent Classification (IPC) marks based on the extracted abstract, descriptions and claim texts form the patent specifications. This in turn allows for the distribution of patent applications to the appropriate patent examination section for further processing, based on the top IPC mark allocated by the model.

PAC replaced the manual process previously in place that required a patent examiner to perform a technology sorting function: to read a patent specification, decide on the most appropriate IPC classification, and assign that application to the appropriate examination section for search and examination. The PAC model is retrained annually when new versions of the IPC become available.

(Updated September 2024)


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AustraliaIP AustraliaGestión del examen de patentes

IP Australia’s Family Member Analyser (FMA) tool provides patent examiners with direct links to family members and documents from their electronic dossiers (where available) during patent examination. Examiners will often consider observations made in Foreign Examination Reports (FERs) of closely related patent family members to improve examination quality and to avoid duplication of work where appropriate.

To assist with this process, FMA is used to retrieve and identify the most relevant family members suitable for examination purposes. Natural Language Processing (NLP) is used to perform a pairwise comparison between the claims of the family member and those of the queried application. A relevance score, which can be viewed by the user, is then assigned to each family member based on the comparison. FMA also facilitates a deep dive into FERs using the FER Feature Analyser (FFA) function that searches examination reports for novelty and inventive step objections and presents these specifically to examiners for their assessment. (Updated September 2024)


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AustraliaIP AustraliaGestión del examen de patentes

In Australia, the Commissioner of Patents may direct an applicant to request examination for a patent application. This process is known as a ‘direction’ and is used to manage the inventory of applications and examination requests within IP Australia.

IP Australia’s Outcome Based Directions service uses a machine learning model to identify applications that are ‘ready’ and ‘interested’ in pursuing examination, and issues directions to request examination in the order determined by the model. This system offers improved inventory management flexibility when compared to the process of the Commissioner of Patents issuing directions based entirely on chronological order.

(Updated September 2024)


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AustraliaIP AustraliaGestión del examen de patentes

IP Australia continues to investigate the use of machine learning to determine the risk and complexity level of patent applications waiting in the exam requested stockpile. AI models are used to predict the effort required to conduct a high-quality examination. This approach facilitates the allocation of appropriate resourcing for each examination task thereby improving examination efficiency. Several proof of concepts (POC) are being refined to determine the viability of such tools in providing the required information.

(Updated September 2024)


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AustraliaIP AustraliaBúsqueda de marcas

TM Checker is a free AI-assisted trade mark availability check. TM Checker is aimed at educating small to medium enterprises, who otherwise do not engage with the IP system, about trade marks and help them navigate the application process quickly and easily. A user can enter a brand name or logo and TM Checker provides general observations about eligibility for a trade mark, using a tool with AI assisted algorithms to assist searches of the trade mark register. TM Checker identifies potentially similar trade marks and highlights potential distinctiveness and offensiveness issues with the user’s proposed trade mark.

TM Checker continues to implement improvements to make the engine more accurate and improve usability of the tool.

IP Australia also provides customers the Australian Trade Mark Search to search for existing trade mark phrases and images. Australian Trade Mark Search uses the commercially available Clarivate Image Recognition software for the search functionality.

(Updated September 2024)


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AustraliaIP AustraliaBúsqueda de marcas

IP Australia implemented the Trade Mark Precedent Identification (TMPI) tool in November 2023. TMPI has been built to retrieve, rank, and display in order of relevance, substantially identical text trade marks from the Australian trade marks register during examination.

It uses a combination of well-defined, automated business rules and Natural Language Processing (NLP) techniques including key word extraction, segmentation, lemmatisation, spelling correction and character replacement to ensure the automated search query includes relevant variations of the trade mark being searched.

The new search function intends to improve quality and consistency, when searching for substantially identical marks and increase the decision-making capability of trade mark examiners, by providing them ready access to highly relevant information.

(Updated September 2024)


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AustraliaIP AustraliaClasificación de marcas (productos y servicios)

IP Australia has implemented a Trade Mark International Classification Service (TMICS) Application Programming Interface (API) to assist users when searching the Madrid Goods and Service (MGS) database. Leveraging Natural Language Processing (NLP) models (sentence-transformers), TMICS helps finding goods and services that are semantically related to the search terms entered. This reduces the number of queries that need to be performed to identify relevant goods and services. It also improves the quality of trade mark applications when filing overseas.

Additionally, TMICS delivers business intelligence benefits to IP Australia through semantic comparison of the Australian Picklist with the MGS database to determine gaps in coverage.

(Updated September 2024)


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AustraliaIP AustraliaGestión del examen de patentes

IP Australia’s Automated Preliminary Search tool (APST) executes an automated search query at the start of the search and examination process, looking for potential prior publication by the applicants or inventors named in a patent application. The tool searches IP Australia’s non-open to public inspection (OPI) database, as well as an external OPI data sources. The default query is based on the applicant and inventor names, as well as Cooperative Patent Classification (CPC) and International Patent Classification (IPC) symbols and can be further refined by users. Natural Language Processing (NLP) is used to compare the potential citations as well as claims with the input application and provide a relevance ranking to the user.

(Updated September 2024)


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AustriaThe Austrian Patent OfficeClasificación de patentes

The Austrian Patent Office (APO) is committed to the responsible and trustworthy use of AI in line with the national government's official strategic plan “Artificial Intelligence Mission Austria 2030” (https://www.ki-strategie.at/) and the European Union Artificial Intelligence Act (https://artificialintelligenceact.eu).

Since early 2018, APO has been actively evaluating the state of the art of advanced tools for intellectual property search and management. In this context, APO has conducted extensive trials of various commercial providers’ semantic and artificial intelligence enhanced search tools (IPRally, IPscreener, Predori, Intergator, Orbit Intelligence, Minesoft). The evaluated tools show promising results and interesting capabilities, the implementation within internal processes will still take some time, though.

Some notable use-cases for APO are AI-assisted patent pre-classification for internal routing of new applications, and pre-search for the preparatory stages of prior art search. APO plans further exploration of AI applications in areas such as trademark image search.(Updated November 2024)

AustriaThe Austrian Patent OfficeBúsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

The Austrian Patent Office (APO) is committed to the responsible and trustworthy use of AI in line with the national government's official strategic plan “Artificial Intelligence Mission Austria 2030” (https://www.ki-strategie.at/) and the European Union Artificial Intelligence Act (https://artificialintelligenceact.eu).

Since early 2018, APO has been actively evaluating the state of the art of advanced tools for intellectual property search and management. In this context, APO has conducted extensive trials of various commercial providers’ semantic and artificial intelligence enhanced search tools (IPRally, IPscreener, Predori, Intergator, Orbit Intelligence, Minesoft). The evaluated tools show promising results and interesting capabilities, the implementation within internal processes will still take some time, though.

Some notable use-cases for APO are AI-assisted patent pre-classification for internal routing of new applications, and pre-search for the preparatory stages of prior art search. APO plans further exploration of AI applications in areas such as trademark image search.

BrasilNational Institute of Industrial Property (INPI)Clasificación de patentes

A principios de 2018 el INPI emprendió una iniciativa para desarrollar una red neuronal para la preclasificación automática interna de las solicitudes de patente con arreglo a la Clasificación Internacional de Patentes (CIP) y/o la Clasificación Cooperativa de Patentes (CPC) para su posterior distribución entre sus divisiones técnicas. El INPI consideró que Math Lab era la herramienta más adecuada para esta iniciativa.

CanadáCanadian Intellectual Property Office (CIPO)Clasificación de marcas (productos y servicios)

In April 2022, CIPO began issuing pre-assessment letters on all national, unexamined trademark applications that inform applicants of the results of the automated analysis of goods and services, as well as the advantage of submitting an amended application using the pre-approved list of goods or services.

The letter provides information that the application contains either:

• acceptable goods or services;

• goods or services not classed;

• an improper Nice class;

• unacceptable goods or services, including terms retired from the pre-approved list;

or a combination of the above.

CanadáCanadian Intellectual Property Office (CIPO)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

La Sección de Patentes de la CIPO utiliza motores de búsqueda semántica de inteligencia artificial disponibles a nivel comercial (Questel, STN, Clarivate Analytics) para facilitar la realización de búsquedas del estado de la técnica y de citas. Estas herramientas se basan en algoritmos de aprendizaje automático para detectar mejor los vínculos entre las citas, las solicitudes y el estado de la técnica actual.

Los examinadores de patentes también utilizan los algoritmos de Google, especialmente las herramientas "Traducir", "Patentes" y "Académico", para la traducción automática y el acceso íntegro a documentos y reivindicaciones proporcionados por oficinas de patentes internacionales en tiempo real, incluyendo parámetros de citas y publicaciones académicas conexas.

Para la manipulación de datos, la CIPO utiliza Vantage Point, una herramienta de análisis de textos para detectar nuevos conocimientos en los resultados de las búsquedas en bases de datos de patentes y bibliografía, al tiempo que permite refinar, automatizar e importar los datos en bruto, entre otras funciones.

CanadáCanadian Intellectual Property Office (CIPO)Servicios de asistencia técnica

CIPO uses a chatbot called “The ISED Business Assistant” which provides information on IP to users who visit the CIPO website. It is available 24/7. CIPO is also analysing the potential implementation of a floating chatbot on CIPO’s most visited web pages as well as a website crawling feature (when the chatbot fails to provide an answer).

CanadáCanadian Intellectual Property Office (CIPO)Análisis de datos

La Unidad de Investigación Económica y Análisis Estratégico de la CIPO utiliza la inteligencia artificial para realizar búsquedas semánticas y recopilar, depurar y analizar grandes conjuntos de datos.

En el contexto del análisis económico en curso, la CIPO tenía previsto a principios de 2018 estudiar la viabilidad del aprendizaje automático para responder a preguntas relativas a la investigación y la política de PI.

CanadáCanadian Intellectual Property Office (CIPO)Servicios de asistencia técnica

A principios de 2018, la CIPO estaba explorando el uso del conjunto de herramientas de IBM Watson para establecer contacto con los clientes a través del uso y el análisis de medios sociales.

ChileNational Institute of Industrial Property (INAPI)Búsqueda de imágenes (marcas, diseños)

A principios de 2018, el INAPI y la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Chile estaban desarrollando un sistema de búsqueda de imágenes basado en un algoritmo elaborado por la Escuela de Ingeniería.

El sistema se puso a prueba con la base de datos de imágenes del INAPI y fue evaluado por los examinadores de patentes.

ChinaState Administration for Industry and Commerce (SAIC)Clasificación de marcas (productos y servicios)

El sistema de productos estándar de la SAIC asigna productos a grupos similares para establecer un diccionario de relaciones entre productos. Con este diccionario, el sistema asigna automáticamente los productos recién suministrados al grupo similar correspondiente. Si es la primera vez que se suministra el producto, se crea un nuevo grupo designando una mercancía matriz.

ChinaState Administration for Industry and Commerce (SAIC)Búsqueda de imágenes (marcas, diseños)

A principios de 2018, la SAIC estaba desarrollando un sistema de búsqueda de imágenes con resultados relativamente precisos y fiables. Este sistema permite realizar búsquedas de elementos figurativos e introducir en el sistema los resultados obtenidos tras la confirmación de los examinadores. De esta manera, el sistema puede actualizarse y adiestrarse automáticamente, lo que mejora la eficiencia de la búsqueda.

ChinaState Administration for Industry and Commerce (SAIC)Análisis de datos

La SAIC utiliza un sistema denominado “Automatic Administrative Region Matching System”, que permite seleccionar regiones administrativas con el objetivo de proporcionar apoyo en materia de datos con vistas a futuros análisis estadísticos regionales.

ChinaState Administration for Industry and Commerce (SAIC)Traducción automática

At present, CNIPA has translated part of foreign patent data into Chinese by using machine translation technology, so that the examiners can search and browse foreign patent data in Chinese.

ChinaState Administration for Industry and Commerce (SAIC)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

In 2021, CNIPA launched the new intelligent search system and the intelligent semantic search technology was applied in the system. The intelligent search function mainly provides 2 search modes. The first one is the automatic search mode. When the examiner clicks on the "Semantic Search" button,the system will push similar documents, which are sorted by similarity.

The second search mode is semantic sort to Boolean search results. The examiners could do Boolean search and get the results in the first step, and then conduct the semantic sort based on the results. This may help the examiner to view the closest documents, and improve the efficiency of finding reference documents.

ChinaState Administration for Industry and Commerce (SAIC)Clasificación de patentes

For invention and utility model patents, CNIPA has developed IPC automatic classification system, which carries out batch pre classification for newly applied patents. The automatic classification system could give precise results in subclass level. For design patents, CNIPA has also developed LOC automatic classification system based on text information, which can give precise results in subclass level.

EspañaOficina Española de Patentes y Marcas (OEPM)Búsqueda de imágenes (marcas, diseños)

Búsqueda de imágenes (marcas) Análisis de herramientas de IA en la nube para la comparación de imágenes:

Actualmente la OEPM se encuentra en un proceso de análisis continuo de herramientas y servicios de última generación, que puedan resultar de utilidad en distintos ámbitos de la OEPM. En este contexto, se está contactando con proveedores de servicios en la nube de reconocido prestigio, para estudiar la posibilidad de aplicar sus capacidades, bien de manera directa o a través de un entrenamiento y desarrollo específico, a las necesidades de la OEPM en relación a la comparación de imágenes. Esta funcionalidad sería de aplicación directa en el ámbito de la detección de anterioridades de Signos Distintivos.

EspañaOficina Española de Patentes y Marcas (OEPM)Análisis de datos digitalización y automatización de procesos

En los últimos años, la OEPM ha llevado a cabo una iniciativa de descubrimiento, análisis e implementación de posibles procedimientos robotizables aplicando la tecnología RPA (Automatización robótica de procesos). Todos los departamentos se han involucrado en este proceso. Como resultado, se han automatizado los siguientes procedimientos, usando tecnología de pago por uso, implementada en la nube:

- Proceso 1: Automatización del envío de la copia del ejemplar original a OMPI.

- Proceso 2: Verificación automática de que el formato de las listas de secuencia presentadas, es acorde al Standard ST-26

- Proceso 3: Automatización del envío de documentos de prioridad a OMPI (trabajo en curso).(Actualizado en octubre de 2024)

Estados Unidos de AméricaUnited States Patent and Trademark Office (USPTO)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

United States Patent and Trademark Office (USPTO) recently added the new artificial intelligence (AI)-based “Similarity Search” feature to examiners’ Patents End-to-End (PE2E) search suite. This new tool will support the USPTO’s goal to grant more robust and reliable patents by further assisting patent examiners as they search for prior art during the examination process.

Estados Unidos de AméricaUnited States Patent and Trademark Office (USPTO)Clasificación de patentes

A principios de 2018, la USPTO estaba investigando Quality Chat Bots (programas informáticos de simulación de conversaciones inteligentes) basados en algoritmos de aprendizaje profundo a fin de facilitar la interacción con el Manual de procedimientos de examen de patentes (MPEP) de la USPTO mediante preguntas conceptuales (en lugar palabras clave), y con otros análisis de reivindicaciones y clasificaciones, empleando algoritmos y expresiones utilizadas en reivindicaciones a fin de entender mejor la evolución de la redacción y la clasificación de las reivindicaciones.


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Estados Unidos de AméricaUnited States Patent and Trademark Office (USPTO)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

A principios de 2018, la USPTO estaba trabajando en Sigma, una prueba de concepto que utiliza algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para buscar documentos completos en un corpus. Esta versión de Sigma permite buscar solicitudes de patentes en el registro de patentes otorgadas y publicaciones previas a la concesión (únicamente en los Estados Unidos).


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Estados Unidos de AméricaUnited States Patent and Trademark Office (USPTO)Gestión del examen de patentes

La USPTO tiene un programa que combina la inteligencia artificial con la inteligencia de datos y el aprendizaje automático cuya aplicación permite, por ejemplo, ofrecer la información más útil y pertinente para que los examinadores determinen la patentabilidad, realizar un análisis textual de las solicitudes de patente y las posteriores decisiones de la Oficina para analizar el historial completo de tramitación, y mejorar las interfaces de programación de las aplicaciones a fin de garantizar un mejor acceso del público a los datos de la USPTO.

El programa se desarrolla a nivel interno utilizando tecnología de código abierto (Java y Python) que la USPTO personaliza en función de la aplicación y el sistema.

El programa de inteligencia artificial de la USPTO contempla mejoras en las actividades relacionadas con las marcas en las siguientes esferas: 1) elaborar un formulario de control de calidad inteligente y analítico; 2) incorporar las decisiones tomadas por las oficinas en la base de inteligencia de datos incluyendo, entre otras cosas, un análisis avanzado sobre el manejo y estadísticas descriptivas; y 3) determinar la eficacia de los algoritmos de aprendizaje profundo para la búsqueda de imágenes para marcas.


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EuropaEuropean Patent Office (EPO)Traducción automática

La OEP utiliza Patent Translate en el ámbito de la traducción por computadora, pero también está desarrollando su propio mecanismo de aprendizaje automático de traducción. Esta herramienta se pone a disposición del público en la base de datos de patentes de la OEP y es utilizada por examinadores de patentes que han recibido formación especializada en la Oficina Sueca de Patentes y Registro y en la UKIPO.


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EuropaEuropean Patent Office (EPO)Gestión del examen de patentes

La OEP ha trabajado en el desarrollo de soluciones que aplican en distinto grado el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en las siguientes esferas: anotación automática de la literatura de patentes; detección automática de problemas y soluciones en los documentos de patente; y detección automática de casos de exclusión de la patentabilidad.

La OEP ha elaborado un modelo de documento de patente (PDM) que prevé asimismo su aplicación en el Entorno de Gestión de Conocimientos e Información (KIME). Esa combinación permite una gestión de los datos de patentes y otros datos orientada al enriquecimiento a los fines del aprendizaje automático.


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EuropaEuropean Patent Office (EPO)Análisis de datos

En particular, el Equipo DataScience de la OEP está desarrollando los sistemas de inteligencia artificial propios de la OEP a partir de bibliotecas de software de código abierto adecuadas para tal fin. La OEP combina los conocimientos especializados de su Equipo DataScience con la comprensión de los procesos gracias a la tarea de los examinadores y la colección de datos; es decir, el historial de los datos guardados y el corpus de la OEP del estado de la técnica.

La OEP ha trabajado activamente en el reconocimiento de las tendencias en materia de migración/penetración de tecnologías específicas (invención realizada mediante computadora) en otros sectores de la tecnología.


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EuropaEuropean Patent Office (EPO)Clasificación de patentes

La OEP ha trabajado en el desarrollo de soluciones que aplican en distinto grado el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la clasificación de patentes: preclasificación automática de las solicitudes de patente entrantes para la asignación a las unidades correspondientes encargadas de la búsqueda y el examen; clasificación automática de los documentos de patente, conforme al esquema de la CPC; y reclasificación automática de los documentos de patente, conforme a los cambios en el esquema de la CPC.


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EuropaEuropean Patent Office (EPO)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

La OEP ha trabajado en el desarrollo de soluciones que aplican en distinto grado el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la búsqueda de patentes: búsqueda automática del estado de la técnica para las solicitudes de patente entrantes y generación automática de consultas.

La OEP ha generado sus propios datos de referencia (estándares de excelencia) y un sistema para medir el rendimiento de los instrumentos de búsqueda automática.

La OEP también utiliza, en el campo de la anotación automática y en distintos proyectos, productos disponibles en el comercio procedentes de proveedores de software.


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EuropaEuropean Patent Office (EPO)Búsqueda de imágenes (marcas, diseños)

La OEP ha trabajado en el desarrollo de soluciones que aplican en distinto grado el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, lo que incluye la búsqueda automática de números e imágenes en los dibujos de las patentes.


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Federación de RusiaFederal Service for Intellectual Property (Rospatent) / Federal Institute of Industrial Property (FIPS)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

En 2017 se pusieron en marcha iniciativas para la aplicación de la inteligencia artificial a los fines la búsqueda. En 2018, comenzó a aplicarse en el examen de solicitudes de patentes de invención y modelos de utilidad. La función de búsqueda de documentos de patente similares introducida en el sistema PatSearch se ejecuta mediante un conjunto de métodos y técnicas de IA en combinación con las mejores prácticas de búsqueda de información a nivel mundial. Actualmente, la función de búsqueda de documentos similares está incorporada en la base de datos de documentos de patente rusos. Se utiliza una red neuronal entrenada con documentos de patente rusos que tiene en cuenta la complejidad del procedimiento de examen y la experiencia de los especialistas para crear un tesauro de distribución en ruso.


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Federación de RusiaFederal Service for Intellectual Property (Rospatent) / Federal Institute of Industrial Property (FIPS)Clasificación de marcas (productos y servicios)

2) Actualmente se está desarrollando un nuevo motor de búsqueda de marcas, indicaciones geográficas y denominaciones de origen, que se pondrá en funcionamiento en el verano de 2020. El nuevo sistema utiliza redes neuronales para la búsqueda de imágenes similares, así como para el reconocimiento inteligente de palabras de marcas (términos similares desde el punto de vista semántico). Además, las funciones del sistema incluyen el reconocimiento de información sobre la marca (imagen) para su indexación, a saber, el reconocimiento inteligente de palabras de marcas y su clasificación automática en el marco de la Clasificación de Viena. En esta etapa se están poniendo a prueba soluciones técnicas para la búsqueda de imágenes.


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Federación de RusiaFederal Service for Intellectual Property (Rospatent) / Federal Institute of Industrial Property (FIPS)Traducción automática

3) En 2015 se pusieron en marcha iniciativas para la traducción automática de documentos de patente en el contexto de la puesta a punto del sistema PatSearch. La traducción se realiza mediante un sistema híbrido de traducción automática desarrollado por la empresa rusa PROMPT, que utiliza métodos de análisis lingüístico en profundidad. Al mismo tiempo, la red neuronal fue creada mediante métodos de aprendizaje automático utilizando un conjunto especial de textos paralelos de documentos de patente en ruso e inglés. Además de la traducción de los documentos de patente, el sistema también traduce la CPC al ruso.


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FilipinasIntellectual Property Office of the Philippines (IPOPHL)Análisis de datos digitalización y automatización de procesos

La IPOPHL utiliza COGNOS, un software de información institucional disponible en el comercio, para respaldar las necesidades en materia de presentación de informes de gestión de la Oficina. En la utilización de ese sistema, la IPOPHL se vale de un proceso denominado ETL (extraer-transferir-cargar, por sus siglas en inglés), para nutrir desde la base de datos IPAS los paquetes legibles por COGNOS.

FilipinasIntellectual Property Office of the Philippines (IPOPHL)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

La IPOPHL utiliza un motor de búsqueda subcontratado denominado DTSearch para sus operaciones de búsqueda de patentes. Al igual que todos los motores de búsqueda, el sistema está en condiciones de crear un índice incremental, realizar búsquedas aproximadas y otras funciones. Si bien dicho sistema constituye un tipo de inteligencia artificial de gama baja, permite realizar búsquedas más avanzadas que las búsquedas tradicionales en bases de datos.

FinlandiaFinnish Patent and Registration Office (PRH)Clasificación de patentes

A patent search system by Finnish startup IPRally Technologies Ltd. was deployed for all patent examiners at the Finnish Patent and Registration Office in March 2020. We chose the system after comparing it to other AI based patent search systems that could be installed on our own servers, such as IPScreener and Teqmine. The search system by Teqmine Analytics Ltd. was installed on our servers previously (from late 2017 until early 2020), but it was never deployed for all examiners. In addition, we have previously tested other systems, such as InnovationQ Plus.

IPRally's system builds a graph from an input text that typically includes the claims and description of a patent application, where the dependencies between concepts are modeled by the structure of the graph. This graph is input into a Graph Neural Network (GNN), which produces a high-dimensional vector that can be compared to vectors produced from prior art patent documents. The system is trained using a large amount of search report data for patent publications. The output format from the system was customized so that it can be easily transferred into our existing search tools. An examiner can thus analyze whether the prior art publications represented by the closest vectors, i.e. top ranked documents, are actually relevant prior art.

The system performs better than the systems we have previously tested. In real world testing, a prior art document that was eventually used by an examiner to deny novelty or inventive step in the first office action was found among the top 20 ranked documents in more than 40 per cent of the cases. At least in some cases, using the system may thus allow for a faster search or for a better quality search.

The system can also be used to find possible classifications for a patent application by determining the most common classification symbols for the top ranked documents.

FinlandiaFinnish Patent and Registration Office (PRH)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

A patent search system by Finnish startup IPRally Technologies Ltd. was deployed for all patent examiners at the Finnish Patent and Registration Office in March 2020. We chose the system after comparing it to other AI based patent search systems that could be installed on our own servers, such as IPScreener and Teqmine. The search system by Teqmine Analytics Ltd. was installed on our servers previously (from late 2017 until early 2020), but it was never deployed for all examiners. In addition, we have previously tested other systems, such as InnovationQ Plus.

IPRally's system builds a graph from an input text that typically includes the claims and description of a patent application, where the dependencies between concepts are modeled by the structure of the graph. This graph is input into a Graph Neural Network (GNN), which produces a high-dimensional vector that can be compared to vectors produced from prior art patent documents. The system is trained using a large amount of search report data for patent publications. The output format from the system was customized so that it can be easily transferred into our existing search tools. An examiner can thus analyze whether the prior art publications represented by the closest vectors, i.e. top ranked documents, are actually relevant prior art.

The system performs better than the systems we have previously tested. In real world testing, a prior art document that was eventually used by an examiner to deny novelty or inventive step in the first office action was found among the top 20 ranked documents in more than 40 per cent of the cases. At least in some cases, using the system may thus allow for a faster search or for a better quality search.

The system can also be used to find possible classifications for a patent application by determining the most common classification symbols for the top ranked documents.

JapónJapan Patent OfficeClasificación de patentes

The JPO is validating its systems to verify possible uses for AI to assign patent classifications. Using text data of already filed documents to which patent classifications were assigned, the JPO is verifying a function to assign patent classifications (FI/F-terms) to foreign patent document.

(Updated October 2024)


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JapónJapan Patent OfficeClasificación de marcas (productos y servicios)

The JPO is validating its systems to verify possible uses for AI to assign trademark classifications of designated goods and services. Using reference materials, such as the Examination Guidelines for Similar Goods and Services (which include many examples of specific goods and/or services and their appropriate similar-group codes), the JPO is testing functions to assign tentative similar-group codes to unclear designated goods and services in trademark applications.

(Updated October 2024)


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JapónJapan Patent OfficeBúsqueda de imágenes (marcas, diseños)

The JPO is validating its systems to verify possible uses for AI to conduct prior searches of figurative trademarks. Using past results in prior searches of figurative trademarks, the JPO is validating functions to retrieve prior figurative trademarks by inputting image data of claimed figurative trademarks, which might be identical with, or similar to, the claimed trademarks.

The JPO is also validating its systems to verify possible uses for AI to conduct prior design searches.

(Updated October 2024)


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JapónJapan Patent OfficeGestión del examen de patentes

The JPO is considering possible uses for AI to implement examination management tasks such as appropriate distribution of applications effectively and efficiently.

(Updated October 2024)


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JapónJapan Patent OfficeBúsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

The JPO is validating its systems to verify possible uses for AI to support conducting prior art searches. (1) Using text data of examined patent documents and the retrieval history of search queries used in the examinations, the JPO is validating a function to suggest keywords and patent classifications that should be included in search queries. (2) Using image data of already filed documents, the JPO is validating functions to retrieve (i) images similar to designated patent image and (ii) images which are of specific types (like flowchart or circuit diagram). (3) Using past results in prior searches of patent, the JPO is validating a function to sort retrieved documents so that examiners can check the most related document first.

(Updated October 2024)


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MarruecosMoroccan Industrial and Commercial Property Office (OMPIC)Análisis de datos

La OMPIC utiliza su sistema Qlikview para gestionar grandes conjuntos de datos procedentes de sus diferentes bases de datos, sin importar donde se encuentren, y crear una base de datos estadística para elaborar informes y realizar controles de calidad. Esta herramienta permite realizar nuevas consultas de información instantáneamente, comprimir los datos y almacenarlos, de manera que estén disponibles para que múltiples usuarios puedan buscarlos de forma inmediata sin las limitaciones que puede imponer la jerarquía o los tableros de gestión preestablecidos. Esta herramienta satisface las necesidades de la OMPIC y sus clientes. Al ser fiable y fácil de usar, ha permitido automatizar los diferentes tableros de gestión y presentarlos en forma de gráficas y tablas. La herramienta se utiliza para generar un barómetro estadístico de la propiedad industrial que está a disposición del público en el sitio web www.barometreompic.ma.

MarruecosMoroccan Industrial and Commercial Property Office (OMPIC)Análisis de datos digitalización y automatización de procesos

OMPIC employs an AI-assisted Optical Character Recognition (OCR) technology by ABBYY to convert images of documents into machine-encoded text. The technology obtains information from PDF files and introduces them into OMPIC databases following a well-defined structure (template). Check rules are then applied to ensure accuracy and incorrect data are passed for video-coding. OCR technology reduces processing delays in extracting data managed by OMPIC and reduces the cost of manual entries of more than 1 million documents. The positive experience also extended to the processing of patent documents.

MarruecosMoroccan Industrial and Commercial Property Office (OMPIC)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

Desde 2011, la OMPIC utiliza Orbite Intelligence, una herramienta de análisis de patentes disponible en el mercado que funciona con inteligencia artificial a fin de buscar solicitudes de patentes mundiales por dominios técnicos o palabras clave. Esta herramienta basada en mapas se introdujo para satisfacer las necesidades de la red marroquí de Centros de Apoyo a la Tecnología y la Innovación relativas a búsquedas del estado de la técnica y las patentes precedentes.

NoruegaNorwegian Industrial Property Office (NIPO)Búsqueda de imágenes (marcas, diseños)

In 2024 NIPO initiated a project to explore value in use of Generative AI where own data is utilized in a RAG solution. The project aim to provide capacity and competence, an infrastructure and capacity for safe exploration of cases, and hence a playground/sandbox for future projects. In end of 2024 we have a chatbot on subset of register (DS, PT, TM), all regulations, rules, routines, leading documents and trademark decisions. The solution is also tested on trademark list of goods and service comparisons. (Updated October 2024)

NoruegaNorwegian Industrial Property Office (NIPO)Generative AI initiatives

NIPO uses a commercially available tool: Acsepto for trademark, by Coexya SA, Paris, for trademark image search. The search results (hit list) are prioritized based on AI-assisted search on image property coding. It is trained on images/logos, coding and previous selection by examiners from a number of IP offices.(Updated October 2024)

Reino UnidoIntellectual Property Office (UKIPO)Clasificación de patentes

The UKIPO has been developing a tool for the automatic allocation of new patent applications according to the International Patent Classification (IPC). After the exploration of different technologies, a methodology based on an ensemble of neural networks trained using the extracted textual components of the patent (claims, description and abstract) was settled on. Our solution makes use of the flexibility of neural networks by generating the probabilities of the primary mark and additional marks separately for each textual type. These are then combined to produce a top 5 ranking result.

The accuracy of the result (currently 70% for single mark allocation, and 90% for top 5) allows for the distribution of patent applications to the appropriate patent examination section for further processing, based on the top IPC mark allocated by the models. Note that the model is retrained annually when new versions of the IPC become available. (Updated November 2024)

Reino UnidoIntellectual Property Office (UKIPO)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

Enhancing Key word searching of Rights for the public

As part of the development of a new public facing webpage for the public to search rights, we have included the ability to perform key word searching.

This uses a hybrid search system combining BM25 search with document similarity search using sentence embeddings. Base models have been finetuned using Patent Examiner Epoquenet searches as well as searches generated using LLMs fed patent documents. Once live our service will use public searches as a feedback loop to validate and if possible train future iterations of our search model.

We are also exploring options for query term expansion where we add additional terms into the BM25 search, either by enhancing the user query or potentially expanding the documents themselves similar to methodology applied in splade v2.

Currently this covers patents, but future phases of development will include search enhancements for trademarks and designs.

(Updated November 2024)

Reino UnidoIntellectual Property Office (UKIPO)Búsqueda de marcas

Trademark Application Checker "Check if you could register your trademark" is a free AI-assisted trademark application acceptance checker. It is aimed at assisting and educating novice users with their application; it helps identify goods and services to protect, any aspects of a trademark that might not be appropriate (such as offensive words or protected symbols e.g. a crown or crest), and if there are any similar trademarks that could cause conflict. It does not provide legal advice, and does not prevent a user submitting an application, as a trademark examiner always examines the submitted trademark. (Updated November 2024)

Reino UnidoIntellectual Property Office (UKIPO)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

Patent summarisation

The UKIPO has been exploring the use of ML and AI in summarising patent applications. Both abstractive and extractive methods have been explored, using cutting edge Large Language Models (LLMs) and modern Natural Language Processing (NLP) techniques. Our eventual solution was an NLP based extractive method - sentences are split and scored, clustered according to their context, then ranked and the top N output as the summary (according to length)

This tool has many uses: selecting the most relevant parts of the description (based on entered criteria); generating novel text for use in model training; creating clusters of similar sentences and the automatic generation of abstracts. (Updated November 2024)

República ChecaIndustrial Property Office of the Czech Republic (IPO CZ)Búsqueda de imágenes (marcas, diseños)
Clasificación de patentes

In terms of the introduction of automated search and classification system, the Industrial Property Office of the Czech Republic has run the proof of concept. It confirmed that such a project is helpful and needed. The preparatory phase of this project has been finished and the development work will be finished by the end of 2023. The service should be ready for public use starting from 2024.

República ChecaIndustrial Property Office of the Czech Republic (IPO CZ)Gestión del examen de patentes

Starting from 2024, the Industrial Property Office of the Czech Republic plans to launch internal AI examination support tool in pilot phase, which will help patent examiners with the pre-classification of patent applications.

República ChecaIndustrial Property Office of the Czech Republic (IPO CZ)Servicios de asistencia técnica

The Industrial Property Office of the Czech Republic is currently working on creation of automated IP helpdesk which will be nonstop available to the users. The idea is to start with the provision of IP related advice in general. Later the Office wishes to enlarge this service and provide also the information dedicated to procedures of different IP applications. In this context, the Office would like to take advantage of the cooperation with Czech universities and introduce a chatbot to improve the helpdesk service. For enhancing this service, the Office will also analyze the use of voice recognition.

República de Corea Korean Intellectual Property Office (KIPO)Servicios de asistencia técnica

A principios de 2018, la KIPO proyectó para los siguientes tres años la elaboración y el perfeccionamiento de un modelo piloto de un sistema de inteligencia artificial basado en el reconocimiento de texto y voz para su servicio de atención al cliente en asuntos de patentes.


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República de Corea Korean Intellectual Property Office (KIPO)Traducción automática

La KIPO creó una base de datos a partir de los datos de las patentes publicadas en relación con la sección H de la CIP a los fines de la traducción automática. La base de datos se compilará a partir de 100.000 entradas terminológicas de tecnología de patentes y un millón de etiquetas de análisis del lenguaje y dibujos de patentes.


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República de Corea Korean Intellectual Property Office (KIPO)Búsqueda del estado de la técnica en el ámbito de las patentes

En abril de 2017, la KIPO firmó un acuerdo en materia de inteligencia artificial con el Instituto de Investigación de Electrónica y Telecomunicaciones (ETRI) de Corea del Sur. Ambas instituciones están trabajando con el objetivo de crear una base de conocimientos en materia de patentes para el aprendizaje automático y cooperar en investigaciones a fin de aplicar en la administración de la PI el sistema de inteligencia artificial que han desarrollado de manera conjunta.

Se está desarrollando un modelo piloto para la búsqueda inteligente de patentes, cuya finalización está prevista para 2019. Este modelo mejora la calidad de las búsquedas del estado de la técnica al abandonar las búsquedas de palabras clave en favor de un sistema de búsqueda basado en la sintaxis y la semántica.


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SerbiaIntellectual Property Office of the Republic of SerbiaAnálisis de datos digitalización y automatización de procesos

La Oficina de PI de Serbia utiliza la plataforma de la OMPI de reconocimiento óptico de caracteres. Esta plataforma podría beneficiarse de la aplicación del aprendizaje automático a fin de mejorar las herramientas de reconocimiento óptico de caracteres. Debido a que los recursos lingüísticos del programa de reconocimiento óptico de caracteres ABBYY son limitados, y sus reglas gramaticales y diccionarios insuficientes, el valor que añade el aprendizaje automático a la conversión es marginal. El principal problema que afecta a la precisión radica en el uso en los documentos de diferentes conjuntos de caracteres (serbio cirílico, serbio latino, latino, fórmulas químicas y matemáticas, etcétera).

A principios de 2018, la Oficina de PI de Serbia tenía previsto aprovechar el aprendizaje automático en el proceso de conversión de documentos a texto mediante programas de reconocimiento óptico de caracteres (un servicio proporcionado por la OMPI), a fin de mejorar los diccionarios y diseñar reglas de procesamiento específicas para los documentos de patentes escritos en serbio.

SerbiaIntellectual Property Office of the Republic of SerbiaTraducción automática

En el marco del proyecto de traducción automática de patentes de la OEP, la Oficina de PI de Serbia proporcionó un corpus de pares de memorias descriptivas de patentes en texto completo (en serbio e inglés) con fines específicos de traducción automática. A principios de 2018, la herramienta de traducción automática específica para el serbio en la base de datos de Espacenet no había producido resultados satisfactorios.

SingapurIntellectual Property Office of Singapore (IPOS)Clasificación de patentes

From 2019, IPOS was exploring the feasibility of implementing a patents auto classification tool that uses Natural Language Processing to understand patent documents and aid the examiners in classifying incoming patent applications.

SingapurIntellectual Property Office of Singapore (IPOS)Búsqueda de imágenes (marcas, diseños)

IPOS has implemented a commercial AI-powered image-based search solution on both our e-services web portal and our mobile app (IPOS GO). The solution enables the public and examiners to efficiently search for both visually similar trademarks as well as the conceptually similar trademarks.

SingapurIntellectual Property Office of Singapore (IPOS)Gestión del examen de patentes

In early 2018 IPOS was exploring the feasibility of implementing a patents auto checker that uses Natural Language Processing (NLP) and other machine learning technologies to perform formalities check automatically.

SueciaSwedish Patent and Registration Office (PRV)Traducción automática

Los examinadores de patentes de la PRV utilizan los servicios de traducción automática de la Oficina Europea de Patentes a través de EpoQueNet y Espacenet.

SuizaSwiss Federal Institute of Intellectual Property (IPI)Análisis de datos digitalización y automatización de procesos

El IPI utiliza las herramientas clásicas de inteligencia artificial Bosch SI Visual Rules y Camunda BPM para automatizar los procedimientos (p.ej. las peticiones de decisión/decisiones que comportan el pago de tasas o el cumplimiento de plazos). Según el IPI, automatizar los procedimientos sobre la base de normas es la mejor opción para reducir el trabajo administrativo repetitivo. Básicamente, todas las decisiones que son consecuencia del pago de tasas o el cumplimiento de plazos, incluida la elaboración de documentos, pueden ser producto de una automatización que funciona de manera fiable. El IPI dispone de un sistema central de control en tiempo real y, para la automatización, se limita a utilizar un sistema de notación operativa de la modelización de procesos (BPMN).

A principios de 2018, el IPI se disponía a lanzar una herramienta de inteligencia artificial que se adiestrara automáticamente a fin de clasificar documentos a partir del clasificador inteligente de ABBYY. El IPI actualiza constantemente esta herramienta con documentos clasificados manualmente. De manera automática, el IPI analiza la calidad de los resultados producto de la inteligencia artificial y decide a continuación si es necesaria una confirmación manual. Esta confirmación manual se utilizará luego en las cuestiones relacionadas con la formación en materia de inteligencia artificial.

A principios de 2018, el IPI preveía lanzar una herramienta de inteligencia artificial que se adiestrara automáticamente a fin de obtener información, utilizando el motor corporativo de búsqueda avanzada de ABBY.


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Todo el mundoWorld Intellectual Property Organization (WIPO)Traducción automática

WIPO Translate es una herramienta de traducción instantánea de primer orden, diseñada específicamente para documentos de patente. Se encuentra disponible en la base de datos PATENTSCOPE y también puede integrarse en los sistemas de las OPI previa solicitud.


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Todo el mundoWorld Intellectual Property Organization (WIPO)Clasificación de patentes

El IPCCAT ayuda a los solicitantes y examinadores de patentes de las OPI a clasificar automáticamente las solicitudes de patente en unidades técnicas según su clase, subclase, grupo principal o subgrupo de la Clasificación Internacional de Patentes (CIP).


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Todo el mundoWorld Intellectual Property Organization (WIPO)Búsqueda de imágenes (marcas, diseños)

La búsqueda de imágenes en la Base Mundial de Datos sobre Marcas de la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI) permite a los propietarios de marcas identificar marcas de aspecto similar y otra información sobre marcas de entre los millones de imágenes existentes en la colección.


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Unión EuropeaEuropean Union Intellectual Property Office (EUIPO)Clasificación de marcas (productos y servicios)

EUIPO has developed AI based tools to extract relevant information from letters and make decisions based on this information. EUIPO has applied this technique to analyse Classification, formalities and AG deficiencies in trademark applications and to analyse the deficiency rate and grounds in Design applications.

Unión EuropeaEuropean Union Intellectual Property Office (EUIPO)Gestión del examen de patentes

EUIPO has created an algorithm assess a given pair of goods and/or services and provide a prediction as to the outcome of the comparison based on the historical data together with finding the closest semantically relevant matches. The tool is only available for examiners at the moment

Unión EuropeaEuropean Union Intellectual Property Office (EUIPO)Servicios de asistencia técnica

EUIPO has its first Chatbot included in Easy Filing helping users to ask trademark related questions using standard responses with a possibility to go back to an Human agent.


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Unión EuropeaEuropean Union Intellectual Property Office (EUIPO)Clasificación de marcas (productos y servicios)

EUIPO is making use of AI based semantic search for Goods and Services in Easy Filing helping users to find the right protection for their trade marks.


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Unión EuropeaEuropean Union Intellectual Property Office (EUIPO)Traducción automática

EUIPO is making use of machine translation for Case Law documents through eSearch Case Law. The Office provides automatic translations in the website for EUIPO decisions. This allows the user to grasp the main idea of the content of the decision.


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Unión EuropeaEuropean Union Intellectual Property Office (EUIPO)Búsqueda de imágenes (marcas, diseños)

The EUIPO has developed an in-house image search system that is integrated in eSearch plus to search Trademarks and designs using images.


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UruguayNational Directorate of Industrial PropertyServicios de asistencia técnica

La Dirección Nacional utiliza un sistema de notificaciones desarrollado internamente que está conectado con su sistema de presentación en línea. A principios de 2018, la Dirección Nacional estaba trabajando en un algoritmo más avanzado para saber si un usuario determinado no utiliza o no ha estado utilizando el sistema durante un tiempo. De ser así, el algoritmo generará notificaciones adicionales.

El algoritmo enviará correos electrónicos, notificaciones de prueba, encuestas de opinión y solicitudes de actualización de la información personal para asegurar una comunicación frecuente con los usuarios y la captura de datos antes de que los plazos venzan.