Die permanente Überwachung des Technologiefortschritts bedarf eines sehr hohen Zeitaufwandes und ausgeprägter Fachkenntnisse. Der enorme Anstieg an technologischem Wissen erfordert eine Verbesserung herkömmlicher Methoden zur Recherche bestehenden geistigen Eigentums. In der vorliegenden Arbeit werden die Grundlagen der Patentrecherche näher beleuchtet. Dabei werden die geschützten Patente und übliche Recherchemethoden näher erläutert. Den Schwer-punkt der Arbeit bildet die Darstellung der Optimierung bekannter Recherchemethoden durch die Machine-Learning-Technik mit Hilfe die Support Vector Machine (SVM). Die SVM ist ein Lernalgorithmus zur Ableitung von Gesetzmäßigkeiten aus digitalen Informationen wodurch einerseits die Qualität der Rechercheergebnisse erhöht und andererseits die Durchlaufzeit der Recherche deutlich reduziert wird. Das Material das die Grundlage dieser Arbeit bildet, wurde im Zeitraum von Dezember 2008 bis März 2009 gesammelt. Für die Erstellung dieser Arbeit wurden Werke der relevanten Literatur gesichtet und gesammelt sowie Experteninterviews geführt.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Patentinformationen
- 2.1 Patentliteratur - ihre Vorteile und dessen Informationsumfang
- 2.2 Aufbau von Patentinformationen
- 2.2.1 Internationale Patentklassifikation (IPC)
- 2.2.2 Europäische Patentklassifikation (ECLA)
- 3 Recherchemethoden
- 3.1 Informationsrecherchen
- 3.2 Rechtsbezogene Recherchen
- 4 Geschützte Technologie abrufen
- 4.1 Der Weg zu den Patentinformationen
- 4.2 Analyse der wichtigsten Technologiepools
- 4.3 Technologiepool - Offline
- 4.4 Technologiepool und mehr - Online
- 5 Technologiefortschritte systematisch überwachen
- 5.1 Informationen digital aufbereiten
- 5.2 Künstliche Intelligenz antrainieren
- 5.3 Das Trainieren mit Vektoren
- 5.4 Technologiefortschritte systematisch im Auge behalten
- 6 Resümee
- 7 Literaturverzeichnis
- 8 Anhang Inhaltsverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Bachelorarbeit befasst sich mit der Optimierung von Patentrecherchen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, die Effizienz und Qualität von Recherchen zu verbessern, indem herkömmliche Methoden durch Machine-Learning-Techniken, insbesondere die Support Vector Machine (SVM), ergänzt werden. Die Arbeit beleuchtet die Grundlagen der Patentrecherche, analysiert bestehende Recherchemethoden und zeigt die Möglichkeiten der SVM-basierten Technologieüberwachung auf.
- Grundlagen der Patentrecherche
- Analyse von Recherchemethoden
- Einsatz von Machine Learning (SVM) zur Technologieüberwachung
- Optimierung der Rechercheeffizienz und -qualität
- Steigerung der Effizienz und Qualität von Patentrecherchen
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1 führt in die Thematik der Patentrecherche ein und erläutert die Bedeutung der Technologieüberwachung im Kontext des rasanten technologischen Fortschritts. Kapitel 2 beleuchtet die Grundlagen von Patentinformationen, einschließlich ihrer Vorteile, ihres Aufbaus und der internationalen sowie europäischen Patentklassifikationen (IPC und ECLA). Kapitel 3 stellt verschiedene Recherchemethoden vor, darunter Informationsrecherchen und rechtsbezogene Recherchen. Kapitel 4 beschreibt den Weg zu Patentinformationen, analysiert wichtige Technologiepools und zeigt die Möglichkeiten des Zugriffs auf diese Pools sowohl offline als auch online auf. Kapitel 5 widmet sich der systematischen Technologieüberwachung, wobei die digitale Aufbereitung von Informationen, das Trainieren von künstlicher Intelligenz mit Hilfe der SVM und die Anwendung von Vektoren zur Klassifizierung von Texten im Vordergrund stehen. Dieses Kapitel erläutert auch den Ablauf der Technologieüberwachung durch die Machine-Learning-Technik.
Schlüsselwörter
Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen die Patentrecherche, Technologieüberwachung, künstliche Intelligenz, Machine Learning, Support Vector Machine (SVM), Patentinformationen, Recherchemethoden, Technologiepools, digitale Informationsaufbereitung, Vektoren, Klassifizierung von Texten und die Optimierung von Rechercheprozessen. Die Arbeit beleuchtet die Möglichkeiten, die sich durch den Einsatz von Machine Learning für die Effizienz und Qualität von Patentrecherchen ergeben.
- Quote paper
- Katharina Heil (Author), 2009, Patentrecherche - Technologieüberwachung durch künstliche Intelligenz, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/130893
