| País / Región | Nombre de la institución | Aplicación funcional | Descripción |
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| Alemania | German 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. |
| Alemania | German 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. |
| Alemania | German 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. |
| Brasil | National 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. |
| Canadá | Canadian 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. |
| Canadá | Canadian 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. |
| Canadá | Canadian 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. |
| Chile | National 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. |
| China | State 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. |
| China | State 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. |
| China | State 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. |
| España | Oficina 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) |
| España | Oficina 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. |
| Estados Unidos de América | United 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). Enlaces |
| Estados Unidos de América | United 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. Enlaces |
| Estados Unidos de América | United 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. Enlaces |
| Europa | European 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. Enlaces |
| Europa | European 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. Enlaces |
| Europa | European 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. Enlaces |
| Europa | European 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. Enlaces |
| Europa | European 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. Enlaces |
| Europa | European 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. Enlaces |
| Federación de Rusia | Federal 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. Enlaces |
| Federación de Rusia | Federal 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. Enlaces |
| Federación de Rusia | Federal 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. Enlaces |
| Filipinas | Intellectual 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. |
| Filipinas | Intellectual 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. |
| Marruecos | Moroccan 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. |
| Marruecos | Moroccan 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. |
| Marruecos | Moroccan 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. |
| 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. Enlaces |
| 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. Enlaces |
| 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. Enlaces |
| Serbia | Intellectual Property Office of the Republic of Serbia | Traducción 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. |
| Serbia | Intellectual Property Office of the Republic of Serbia | Análisis 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. |
| Suecia | Swedish 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. |
| Suiza | Swiss 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. Enlaces |
| Todo el mundo | World 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). Enlaces |
| Todo el mundo | World 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. Enlaces |
| Todo el mundo | World 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. Enlaces |
| Uruguay | National Directorate of Industrial Property | Servicios 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. |