Carl Rost, Principal Consultant at Patsnap – Interview Series

Carl Rost è la mente dietro gli strumenti di ricerca brevetti basati su intelligenza artificiale di Patsnap.

Patsnap si trova alla forefront dell’intelligenza dell’innovazione, sfruttando il potere dell’IA e dell’apprendimento automatico per setacciare miliardi di set di dati, abilitando gli innovatori a stabilire collegamenti cruciali. La loro tecnologia LLM all’avanguardia, personalizzata per professionisti R&D e IP, naviga agevolmente attraverso miliardi di pagine di brevetti quotidianamente. L’assistente AI di Patsnap partecipa a risposte conversazionali a domande di novità e può individuare risposte specifiche all’interno di testi estensivi. Ad esempio, può determinare con precisione se un particolare tipo di widget sia già brevettato.

È possibile fornire una panoramica di come funziona l’assistente AI di Patsnap e delle sue funzioni principali?

Certo! Si tratta di un assistente AI chiamato Hiro che consente di porre domande su un brevetto specifico o anche su un set di risultati o sul nostro intero database! È stato addestrato per comprendere le domande relative all’innovazione e ai brevetti e rispondere in modo che soddisfi gli esperti di materia tecnica e i professionisti IP. Un recente avanzamento è che Hiro può anche aiutare a risolvere problemi tecnici e proporre nuove direzioni per nuove invenzioni applicando principi inventivi a soluzioni e problemi tecnici trovati nel nostro database di brevetti e letteratura. Hiro funziona un po’ diversamente a seconda dell’utilizzo nei nostri prodotti per R&D o per professionisti IP.

Credo che ciò che rende Hiro unico è che è alimentato dal nostro LLM proprietario, le risposte collegano anche riferimenti e fonti dalla nostra libreria di 200 milioni di brevetti, 190 milioni di pezzi di letteratura, 254 milioni di strutture chimiche, 879 milioni di sequenze biologiche e 2 miliardi di articoli di notizie.

Quali problemi risolve questa applicazione per le imprese?

I grandi innovatori dovrebbero trascorrere il loro tempo innovando, non determinando la novità dei prodotti o effettuando ricerche preliminari del mercato. I dati dei brevetti sono una delle nostre fonti più ricche di informazioni tecniche, in rivalità con i dati delle riviste, specialmente in determinati campi tecnologici. Per R&D, il tempo necessario per trovare e interrogare questo tipo di dati è stato un enorme ostacolo per sfruttare questo, ma strumenti come Hiro possono veramente democratizzare questo tipo di informazioni per la prima volta.

Per i professionisti legali, è comune trascorrere ore, giorni, settimane, eseguendo ricerche di prior art e di libertà di operare. Con gli strumenti AI questo può essere fatto più rapidamente e con maggiore accuratezza, liberando banda per lavori più strategici.

Gli strumenti AI esistenti sono di due tipi: eccessivamente generalizzati e quindi non adatti allo spazio della proprietà intellettuale, o sono scatole nere, con nessuna trasparenza riguardo alle risorse, riducendo la fiducia e ostacolando la presa di decisioni. Con Hiro, colleghiamo alle fonti e garantiamo la piena visibilità in tutte le fasi del processo di sviluppo.

Quali sono stati i principali sfidi che il tuo team ha affrontato durante lo sviluppo delle funzionalità AI per Patsnap, e come li avete superati?

Sappiamo che gli individui che costruiscono nuove invenzioni desiderano proteggerle, quindi la sicurezza è stata al primo posto quando abbiamo costruito Hiro. Poiché il modello che alimenta Hiro è locale e integrato nella nostra app, nessun dato lascia l’ambiente per terze parti difficili da fidarsi. I nostri concorrenti non hanno fatto il lavoro di base e hanno aggiunto modelli di terze parti che non reggono alla verifica. Quando diciamo che non stiamo addestrando modelli sui dati dei clienti, sappiamo che è vero e possiamo mostrare ai nostri clienti che e cosa facciamo invece. Al contrario, le soluzioni dei nostri concorrenti espongono al rischio attraverso terze parti che hanno una reputazione meno che stellare, in termini di trasparenza e gestione dei dati.

Potresti elaborare su come Hiro risponde a domande specifiche di novità e quale impatto ha sui flussi di lavoro R&D e IP?

Con Hiro, gli utenti possono porre domande come “Quali aspetti di questa invenzione la rendono nuova?” o “Come potrebbe questo brevetto reggere in diversi sistemi giuridici?” o anche “come costruire un jetpack indossabile” e ottenere risposte che parlano di ogni passaggio del processo di invenzione. Rispetto ai modelli generalisti, Hiro capisce veramente cosa rende un brevetto speciale. Gli utenti non devono essere esperti di brevetti per arrivare al fondo di cosa è o non è nuovo all’interno della loro invenzione e possono capire in pochi secondi quale parte del loro prodotto o strumento necessita di protezione.

Come Hiro gestisce la vasta quantità di dati provenienti da brevetti e letteratura non brevettata per fornire risposte precise e rilevanti?

Abbiamo eseguito un addestramento estensivo su quel set di dati e valutato le risposte con esperti. Abbiamo quindi addestrato l’AI sulle risposte degli esperti, fatto valutare l’output dall’AI e fatto revisionare dagli esperti. In tutto, abbiamo valutato milioni di punti dati in questo modo per assicurare che le risposte siano significative per gli esperti tecnici e i professionisti dei brevetti.

Come Hiro utilizza i grandi modelli linguistici (LLM) per migliorare l’efficienza delle ricerche di brevetti e dell’analisi IP? Quali tipi di dati sono stati utilizzati per addestrare il LLM proprietario di Patsnap e come garantite la sua accuratezza e affidabilità?

Patsnap ha costruito un LLM specifico del settore per alimentare Hiro. Il LLM è stato addestrato su registri di brevetti, articoli accademici e altri dati di innovazione, il che aiuta a comprendere e a riferire informazioni in modo più utile ai professionisti rispetto ai modelli generalisti. Per garantire l’accuratezza e l’affidabilità, abbiamo impiegato metodi rigorosi di pre-elaborazione dei dati, tra cui la rimozione dei dati di bassa qualità, la deduplicazione e la riscrittura. Abbiamo anche sintetizzato nuovi dati combinando diverse fonti per migliorare la comprensione del modello delle sfumature IP-specifiche. Abbiamo supervisionato il fine-tuning e l’apprendimento per rinforzo da feedback umano per migliorare costantemente le sue prestazioni.

PatsnapGPT è stato testato estensivamente e ha superato GPT-4 in compiti IP-specifici, dimostrando capacità superiori nella stesura, classificazione, riassunto e ragionamento all’interno del dominio dei brevetti.

Il LLM proprietario è trasparente, collega fonti e riferimenti e non è addestrato sui dati dei clienti. È l’unico attore del settore che utilizza un LLM regolato in casa, in un settore che fa particolarmente affidamento sulla privacy e sulla riservatezza dei dati.

Come il LLM proprietario di Patsnap si confronta con altri LLM general-purpose come GPT-4 in termini di prestazioni e accuratezza per compiti IP-related?

Il LLM proprietario di Patsnap supera GPT-4 quando si tratta di query di proprietà intellettuale. Utilizzando l’esame di brevetto USPTO, PatsnapGPT-1.0 ha raggiunto il livello di un esperto IP, mentre i LLM generali non hanno raggiunto il taglio per gli avvocati dei brevetti che sostencono l’esame.

PatsnapGPT si distingue veramente quando si guarda a come si esegue in benchmark IP-specifici. Hiro punteggia costantemente più alto dei modelli generali come GPT-4 nell’esame di brevetto USPTO. I LLM generali non superano il taglio del 70% all’esame, mentre PatsnapGPT 1.0 ha segnato al livello di un esperto IP. Ciò mostra che ha una migliore comprensione dei fondamenti IP. Inoltre, nel PatentBench, che è un benchmark completo per compiti IP, PatsnapGPT eccelle in diverse aree. Ha prodotto testi più precisi e rilevanti per la scrittura di brevetti, ha segnato più alto nella classificazione dei brevetti secondo il sistema di classificazione internazionale dei brevetti e i suoi riassunti degli effetti tecnici, problemi, metodi e abstract sono stati costantemente valutati più alti dagli valutatori. Mostra anche velocità più rapide e un utilizzo della memoria inferiore rispetto a GPT-4 per documenti di brevetti lunghi.

Come ti immagini il ruolo dell’IA evolversi nel campo della proprietà intellettuale e della ricerca e sviluppo nel prossimo decennio?

Vedo l’IA giocare un ruolo sempre più centrale nella proprietà intellettuale e nella ricerca e sviluppo nel prossimo decennio. Innanzitutto, l’IA migliorerà notevolmente l’efficienza e l’accuratezza delle ricerche di brevetti e dell’analisi. Modelli AI avanzati come PatsnapGPT diventeranno ancora migliori nel comprendere e categorizzare documenti tecnici complessi, stendendo specifiche di brevetti di alta qualità e identificando potenziali violazioni o sovrapposizioni in brevetti esistenti. Ciò risparmierà un’enorme quantità di tempo e ridurrà il margine per l’errore umano.

Inoltre, l’IA rivoluzionerà il modo in cui gestiamo e interpretiamo grandi quantità di dati IP. Con la capacità di elaborare e analizzare grandi set di dati rapidamente, l’IA può scoprire tendenze e intuizioni che altrimenti potrebbero passare inosservate. Ciò può informare una migliore presa di decisioni e strategia nella gestione IP e R&D, come ad esempio l’identificazione di tecnologie emergenti, aree potenziali per l’innovazione e partnership strategiche.

Nella R&S, l’IA guiderà l’innovazione aiutando nel processo di scoperta. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare la ricerca precedente, prevedere risultati e anche suggerire nuove linee di indagine, accelerando il ritmo della scoperta e dello sviluppo. L’IA può anche simulare esperimenti e modellare sistemi complessi, riducendo la necessità di costose e lunghe prove fisiche.

Man mano che la tecnologia AI continua a evolversi, la sua integrazione in IP e R&D migliorerà la creatività, l’efficienza e la pianificazione strategica.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Patsnap.