Ваш справочный учебник для создания инновационного мышления и патентования вашей работы.

«В долгосрочной перспективе искусственный интеллект и автоматизация возьмут на себя большую часть того, что дает людям чувство цели». — Мэтт Беллами

«Искусственный интеллект — это новое электричество». — Эндрю Нг

Не все рождаются с врожденным умением задавать правильные вопросы в нужное время. Да, этот навык формирует основу для понимания того, как все работает в настоящее время, и выявления пробелов в текущем подходе. Если вы умеете задавать правильные вопросы, вы станете отличным специалистом по данным.

Сегодняшняя статья вдохновлена ​​​​конференцией Comet Конвергенция Внедрение инноваций в области машинного обучения в жизнь. Основное внимание в статье уделяется развитию вашего инновационного мышления и обсуждению способов защиты инновационных патентов.

Почему необходимо обсуждать инновации?

ИИ — это быстро развивающаяся технология, которая находит применение во многих областях/сферах нашей жизни. С огромным увеличением обучающих данных, высокой вычислительной мощностью и более сложными алгоритмами предприятия вкладывают значительные средства в создание передовых решений ИИ. Отсюда возникает необходимость патентовать свои решения.

Как воспитать в себе изобретательность

Наиболее важным шагом в разработке решения для машинного обучения является правильное понимание бизнес-требований. От того, как вы сопоставите бизнес-проблему со статистической проблемой, зависит надежность вашего решения.

И для этого может быть несколько путей. Существуют стандартные пакеты и алгоритмы, которые можно легко использовать для решения любого количества задач. Но что, если проблема, которую вы пытаетесь решить, не является банальной и требует дополнительных исследований и размышлений от имени архитектора решения ИИ? Что нам делать тогда? Решение простое.

Начните с базовой версии и выберите подмножество алгоритмов, которые лучше всего подходят для вашей задачи. Как правило, в науке о данных не существует универсального решения, и окончательное решение требует нескольких итераций. Следовательно, всегда рекомендуется создавать базовую модель, даже если она может не решить вашу проблему в целом. Эта базовая версия послужит ступенькой к инновациям. Он выявляет пробелы, указывает на необходимость создания недостающего компонента и побуждает мыслить нестандартно.

Пришло время заложить основу — читайте исследовательские статьи, будьте в курсе последних достижений, подписывайтесь на технические журналы, наблюдайте, как эксперты AI/ML разрабатывают решения проблем, с которыми они столкнулись. Проблема может быть решена несколькими способами.

Когда дело доходит до инноваций, не думайте, что кто-то уже работал над подобной проблемой и уже разработал алгоритм, решающий ее. Подумайте о текущих ограничениях и пробелах, которые снижают качество вашего решения, постройте гипотезу, проведите несколько экспериментов, чтобы проверить, хорошо ли она решает вашу бизнес-задачу, и повторите.

Чем больше раз вы повторите этот процесс, тем лучше вы будете развивать интуицию.

Это не обязательно, но я бы предложил писать реализации с нуля. В ходе этого процесса вы познакомитесь с тем, как алгоритм был написан и спроектирован в первую очередь. Появится множество предположений, которые не подходят для вашей проблемы. Я знаю, что этот процесс требует больших временных затрат, но вы должны попробовать сделать это, пока не разберетесь с техническими особенностями вашего набора инструментов.

Проблема может заключаться в том, чтобы найти правильную метрику для оценки и оценки эффективности алгоритма. Всегда есть что улучшить. Нам нужно продолжать находить пробелы, бросать вызов существующим инструментам и продолжать развиваться, внедрять инновации и изобретать новые решения.

Как только вы овладеете инновационным мышлением, у вас может появиться новое решение или инструмент, который вы захотите запатентовать.

Что такое патент?

Патент — это процесс предоставления изобретателю прав, связанных с процессом или дизайном, на определенный период. Это требует полного раскрытия изобретения, чтобы специалист в соответствующей области мог реализовать изобретение.

Три типа патентов:

  • Полезность: изобретение нового и полезного процесса, изделия, машины или состава вещества.
  • Дизайн. Защитите дизайн/внешний вид производимых продуктов.
  • Растение: производит, открывает и изобретает новый вид растений, способных к размножению.

Из этих трех наиболее распространенной является утилита со сроком действия до 20 лет. По данным USPTO, патенты на полезную модель составляют ~92% от общего числа заявок, поступивших в 2020 году.

Прежде чем мы пойдем дальше, давайте обсудим распространенную путаницу между патентом, авторским правом и товарным знаком:

Патент запрещает другим воспроизводить или использовать вашу работу без вашего согласия. Алгоритм, придуманный вами как патентообладателем, не может быть использован кем-либо для извлечения прибыли без вашего согласия.

Торговая марка – это способ защиты юридических документов, связанных со словами, фразами, дизайном или товарными знаками, которые идентифицируют и ассоциируются с конкретным продуктом или услугой. Это может быть изображение, представляющее репутацию продукта/услуги, например яблоко Apple. Он остается защищенным навсегда, пока он используется.

Авторское право распространяется на творческие работы, например изобразительное искусство, литературные произведения, письменные произведения, хореографию и программное обеспечение. Он действителен в течение максимального периода 70 лет после смерти автора.

Критерии получения патента

  • Новинка. Проведите домашнее задание и проверьте, не существует ли уже похожее изобретение. Ваше изобретение должно отличаться от существующего или быть его усовершенствованием. Чтобы оправдать название вашей работы изобретением, обязательно точно зафиксируйте все детали, включая, помимо прочего, полное описание, процесс и этапы, ведущие к изобретению.
  • Запатентованы или нет: абстрактные идеи, бизнес-методы, математические модели и компьютерные программы, как правило, исключаются из патентоспособного объекта.
  • Изобретательский уровень. Лучший способ проверить, подходит ли он для изобретения, — это коэффициент очевидности предлагаемого продукта, процесса или изобретения. Если это «очевидно» для квалифицированного специалиста, оно не может быть запатентовано.

Отсутствие ясности в руководящих принципах и приемлемости предмета делает этот процесс неясным. Это связано с большой юридической неопределенностью, на которую сильно влияет разработка патента. Следовательно, многие считают, что не нужно мучиться с получением патента.

В то время как другие верят в создание доброй репутации и сидят на нематериальной выгоде «Инновационного банка», нельзя отрицать тот факт, что патенты представляют собой исследовательскую силу компании. Крупные организации вкладывают большие средства в исследования и разработки для создания инноваций. Их исследования могут быть легко использованы конкурентами, если они не защищены патентами.

Итак, какие факторы следует учитывать, прежде чем готовиться к трате денег и времени на патентование инновации, давайте подумаем с точки зрения организации:

Плюсы:

  • Патент не позволяет конкурентам копировать или реконструировать свое решение.
  • Создает коэффициент инноваций и действует как экономический импульс.

Минусы:

  • Стоимость патентов высока, а процесс патентования занимает много времени. Если ваша инновация является передовой и имеет короткий жизненный цикл продукта или скорость изменения технологий высока, вам необходимо получить конкурентное преимущество, выведя продукт на рынок как можно скорее с помощью эффективных маркетинговых стратегий.

Заключение

Независимо от окончательной формы ваших инноваций, наличие творческого и новаторского мышления делает хорошего специалиста по обработке и анализу данных. Итерации и исследования являются ключом к созданию новых и патентоспособных инноваций.

В этой статье обсуждалась потребность в инновациях в области искусственного интеллекта, как развивать инновационное мышление и каковы критерии для получения патента.

Обязательно ознакомьтесь с полными записями с конференции Convergence, чтобы узнать больше от ведущих новаторов мира.

Примечание редактора. Heartbeat — это интернет-издание и сообщество, созданное участниками и посвященное предоставлению лучших образовательных ресурсов для специалистов по науке о данных, машинному обучению и глубокому обучению. Мы стремимся поддерживать и вдохновлять разработчиков и инженеров из всех слоев общества.

Независимая от редакции, Heartbeat спонсируется и публикуется Comet, платформой MLOps, которая позволяет специалистам по данным и командам машинного обучения отслеживать, сравнивать, объяснять и оптимизировать свои эксперименты. Мы платим нашим авторам и не продаем рекламу.

Если вы хотите внести свой вклад, перейдите к нашему призыву к участию. Вы также можете подписаться на получение наших еженедельных информационных бюллетеней (Еженедельник глубокого обучения и Информационный бюллетень Comet), присоединиться к нам в Slack и следить за Comet в Twitter и LinkedIn, чтобы получать ресурсы, события и многое другое, что поможет вам быстрее создавать лучшие модели машинного обучения.