Carl Rost, Consultant Principal la Patsnap – Seria de interviuri

Carl Rost este mintea din spatele instrumentelor de căutare a brevetelor bazate pe inteligență artificială de la Patsnap.

Patsnap se află în fruntea inovației inteligente, folosind puterea inteligenței artificiale și a învățării automate pentru a căuta prin miliarde de seturi de date, permițând inovatorilor să facă legături cruciale. Tehnologia lor de ultimă generație LLM, special concepută pentru profesioniștii R&D și IP, navighează cu ușurință prin miliarde de pagini de brevete zilnic. Asistentul AI al Patsnap participă la răspunsuri conversaționale la întrebări de noutate și poate identifica răspunsuri specifice în texte extinse. De exemplu, poate determina cu exactitate dacă un anumit tip de widget este deja brevetat.

Puteți oferi o descriere generală a modului în care funcționează asistentul AI al Patsnap și a funcțiilor sale principale?

Sigur! Este un asistent AI numit Hiro care vă permite să puneți întrebări despre un brevet specific sau chiar despre un set de rezultate sau despre întreaga noastră bază de date! A fost antrenat pentru a înțelege întrebări legate de inovație și brevete și pentru a răspunde într-un mod care să satisfacă experții tehnici și profesioniștii IP. O realizare recentă este că Hiro poate chiar să vă ajute să rezolvați probleme tehnice și să propune direcții noi pentru invenții noi prin aplicarea principiilor inventive la soluții și probleme tehnice găsite în baza noastră de date de brevete și literatură. Hiro funcționează puțin diferit în funcție de modul în care îl utilizați în produsele noastre destinate R&D sau profesioniștilor IP.

Cred că ceea ce face Hiro unic este că este alimentat de LLM-ul nostru proprietar, răspunsurile linkând referințe și surse din biblioteca noastră de 200 de milioane de brevete, 190 de milioane de piese de literatură, 254 de milioane de structuri chimice, 879 de milioane de secvențe biologice și 2 miliarde de articole de știri.

Ce probleme rezolvă această aplicație pentru întreprinderi?

Marii inovatori ar trebui să-și petreacă timpul inovând, nu determinând noutatea produselor sau efectuând cercetări preliminare ale pieței. Datele de brevete sunt una dintre cele mai bogate surse de informații tehnice, rivalizând cu datele din jurnale, mai ales în anumite domenii tehnologice. Pentru R&D, timpul necesar pentru a găsi și a interoga aceste tipuri de date a fost un blocator masiv pentru a valorifica acest lucru, dar unelte precum Hiro pot să democratizeze realmente aceste informații pentru prima dată.

Pentru profesioniștii din domeniul juridic, este obișnuit să petreci ore, zile, săptămâni, efectuând căutări de artă anterioară și libertate de operare. Cu uneltele AI, acest lucru poate fi realizat mai rapid și cu mai multă acuratețe, eliberând banda pentru un lucru mai strategic.

Uneltele AI existente sunt una dintre două lucruri: prea generalizate și, prin urmare, nu sunt adecvate pentru spațiul proprietății intelectuale, sau sunt cutii negre, fără transparență cu privire la resurse, reducând încrederea și obstrucționând procesul de luare a deciziilor. Cu Hiro, legăm înapoi la surse și asigurăm vizibilitatea deplină în toate etapele procesului de dezvoltare.

Ce au fost principalele provocări cu care s-a confruntat echipa dvs. în timpul dezvoltării caracteristicilor AI pentru Patsnap, și cum le-ați depășit?

Știm că persoanele care construiesc noi invenții vor să le protejeze, așa că securitatea a fost pe primul loc atunci când am construit Hiro. Deoarece modelul care alimentează Hiro este local și integrat în aplicația noastră, niciun dată nu părăsește mediul pentru terți care sunt greu de încredere. Competitorii noștri nu au făcut munca de bază și au adăugat modele terțe care nu rezistă scrutinului. Când spunem că nu antrenăm modele pe datele clienților, știm că acest lucru este adevărat și putem arăta clienților noștri acest lucru și ce facem în schimb. În contrast, soluțiile competitorilor noștri vă expun la risc prin terți care au o reputație mai puțin strălucită în ceea ce privește transparența și manipularea datelor.

Puteți elabora cum răspunde Hiro la întrebări specifice de noutate și ce impact are asupra fluxurilor de lucru R&D și IP?

Cu Hiro, utilizatorii pot pune întrebări precum „Ce aspecte ale acestei invenții o fac nouă?” sau „Cum ar putea acest brevet să se desfășoare în diferite sisteme juridice?” sau chiar „cum să construiesc un jetpack purtabil” și să obțină răspunsuri care se referă la fiecare etapă a procesului de invenție. Comparativ cu modelele generaliste, Hiro înțelege realmente ce face un brevet special. Utilizatorii nu au nevoie să fie experți în brevete pentru a ajunge la fundul a ceea ce este sau nu este nou în invenția lor și pot înțelege în secunde care parte a produsului sau a instrumentului trebuie protejată.

Cum manipulează Hiro cantitatea vastă de date din brevete și literatură non-brevet pentru a oferi răspunsuri precise și relevante?

Am făcut un antrenament extins pe această bază de date și am evaluat răspunsurile cu experți. Apoi, am antrenat AI-ul pe răspunsurile experților, am făcut AI-ul să evalueze ieșirile și am avut experți care să revizuiască acestea. În total, am evaluat milioane de puncte de date în acest fel pentru a ne asigura că răspunsurile sunt semnificative pentru experții tehnici și profesioniștii IP.

Cum utilizează Hiro modelele de limbaj mare (LLM) pentru a îmbunătăți eficiența căutării brevetelor și a analizei IP? Ce tipuri de date au fost utilizate pentru a antrena LLM-ul proprietar al Patsnap, și cum asigurați acuratețea și fiabilitatea acestuia?

Patsnap a construit un LLM specific industriei pentru a alimenta Hiro. LLM-ul a fost antrenat pe înregistrări de brevete, articole academice și alte date de inovație, ceea ce îi ajută să înțeleagă și să reîmpărtășească informații într-un mod care este mai util profesioniștilor decât modelele generaliste. Pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea, am folosit metode riguroase de prelucrare a datelor, incluzând filtrarea datelor de calitate scăzută, deduplicarea și rescrierea. De asemenea, am sintetizat date noi prin combinarea diferitelor surse pentru a îmbunătăți înțelegerea modelului asupra nuanțelor specifice IP. Am supravegheat finisarea și învățarea prin întărire din feedbackul uman pentru a-și îmbunătăți continuu performanța.

PatsnapGPT a fost testat extensiv și a depășit GPT-4 în sarcini specifice IP, demonstrând capacități superioare în redactarea, clasificarea, rezumarea și raționamentul în domeniul brevetelor.

LLM-ul proprietar este transparent, legând surse și referințe, și nu este antrenat pe datele clienților. Este singurul jucător din industrie care utilizează un LLM reglat în interior, într-o industrie care este în special dependentă de confidențialitatea și securitatea datelor.

Cum se compară LLM-ul proprietar al Patsnap cu alte LLM general-purpos precum GPT-4 în ceea ce privește performanța și acuratețea pentru sarcinile legate de IP?

LLM-ul proprietar al Patsnap depășește GPT-4 atunci când vine vorba de interogări de proprietate intelectuală. Utilizând examenul de brevet al USPTO, PatsnapGPT-1.0 a performant la nivelul unui expert IP, în timp ce LLM-urile generaliste nu au atins pragul de trecere pentru avocații de brevete care iau examenul.

PatsnapGPT se remarca realmente atunci când priviți cum performează în benchmark-urile specifice IP. Hiro obține constant scoruri mai mari decât modelele generaliste precum GPT-4 la examenul de brevet al USPTO. Modelele LLM generaliste nu reușesc să treacă pragul de 70 de puncte la examen, în timp ce PatsnapGPT 1.0 a obținut la nivelul unui expert IP. Acest lucru demonstrează că are o înțelegere mai bună a fundamentelor IP. În plus, în PatentBench, care este un benchmark cuprinzător pentru sarcinile IP, PatsnapGPT a excelat în mai multe domenii. A produs texte mai precise și mai relevante pentru redactarea brevetelor, a obținut scoruri mai mari la clasificarea brevetelor conform sistemului de clasificare internațională a brevetelor și rezumatele sale ale efectelor tehnice, problemelor, metodelor și abstractelor au fost evaluate constant mai bine de evaluatorii noștri. De asemenea, arată viteze mai rapide și o utilizare mai mică a memoriei comparativ cu GPT-4 pentru documente de brevete lungi.

Cum vă imaginați evoluția rolului inteligenței artificiale în domeniul proprietății intelectuale și al cercetării și dezvoltării în următorul deceniu?

Văd inteligența artificială jucând un rol din ce în ce mai central în proprietatea intelectuală și cercetare și dezvoltare în următorul deceniu. În primul rând, inteligența artificială va îmbunătăți semnificativ eficiența și acuratețea căutării brevetelor și a analizei. Modelele avansate de inteligență artificială precum PatsnapGPT vor deveni și mai bune la înțelegerea și categorizarea documentelor tehnice complexe, la redactarea specificațiilor de brevet de înaltă calitate și la identificarea potențialelor încălcări sau suprapuneri în brevetele existente. Acest lucru va salva o cantitate enormă de timp și va reduce marja de eroare umană.

Mai mult, inteligența artificială va revoluționa modul în care manipulăm și interpretăm cantități uriașe de date IP. Cu capacitatea de a procesa și analiza rapid seturi de date mari, inteligența artificială poate descoperi tendințe și insight-uri care altfel ar putea rămâne neobservate. Acest lucru poate informa o luare mai bună a deciziilor și strategiilor în managementul IP și R&D, cum ar fi identificarea tehnologiilor emergente, a potențialelor domenii de inovație și a parteneriatelor strategice.

În R&D, inteligența artificială va conduce inovația prin ajutorarea în procesul de descoperire. Algoritmii de învățare automată pot analiza cercetarea anterioară, pot prezice rezultate și pot sugera chiar noi direcții de cercetare, accelerând ritmul descoperirii și dezvoltării. Inteligența artificială poate simula experimente și modela sisteme complexe, reducând nevoia de teste fizice costisitoare și care consumă timp.

Pe măsură ce tehnologia inteligenței artificiale continuă să evolueze, integrarea sa în IP și R&D va îmbunătăți creativitatea, eficiența și planificarea strategică.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe trebuie să viziteze Patsnap.