Espansione della brevettabilità per le invenzioni AI presso l’USPTO

L’espansione recente dell’idoneità brevettuale per le invenzioni AI presso l’USPTO

Introduzione

Il nuovo Direttore dell’Ufficio Brevetti e Marchi degli Stati Uniti (USPTO) ha rapidamente ampliato l’idoneità brevettuale per le invenzioni legate all’AI. In particolare, nella decisione del 26 settembre, il panel di revisione delle appelli ha interpretato una pipeline di addestramento del machine learning come un miglioramento tecnologico, riducendo così l’analisi dell’idoneità brevettuale e minimizzando le difficoltà associate all’interpretazione delle idee astratte.

Decisione di Desjardins

In Desjardins, il panel ha identificato un miglioramento nel funzionamento di un modello di machine learning, descrivendo come la modifica dei valori dei parametri possa ottimizzare le prestazioni senza compromettere i risultati precedenti. Questa nuova interpretazione si distacca dalla norma precedente, che considerava le operazioni di elaborazione come semplici applicazioni su componenti generici.

Casi del Patent Trial and Appeal Board

Il panel del PTAB ha seguito la guida del Direttore, trovando nuova accettazione per le rivendicazioni ampie. Ad esempio, nel caso Mittal, il PTAB ha rovesciato i rifiuti di idoneità brevettuale, riconoscendo un metodo per riaddestrare un modello di machine learning come un miglioramento tecnologico.

Nel caso Brush, il PTAB ha notato che un sistema di machine learning che converte dati di record sanitari elettronici in cataloghi di caratteristiche pronti per il modello integra un’idea mentale in un’applicazione pratica.

Infine, nel caso Wang, il panel ha stabilito che una pipeline di machine learning che allinea dati multisensore è praticabile e non semplicemente un’idea astratta.

Implicazioni

Questi casi suggeriscono che il PTAB sta seguendo il precedente stabilito in Desjardins, aprendo nuove strade per l’idoneità brevettuale delle strutture di machine learning. Le rivendicazioni che descrivono miglioramenti specifici nel funzionamento di un modello di machine learning hanno ora maggiori possibilità di essere considerate idonee.

Conclusione

Le recenti decisioni del PTAB segnalano un’importante ricalibrazione dell’analisi dell’idoneità brevettuale, influenzando le strategie di redazione e prosecuzione. Sebbene la corte federale non abbia ancora affrontato queste nuove interpretazioni, i cambiamenti in atto all’USPTO potrebbero avere un impatto significativo sul futuro delle invenzioni legate all’AI.

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