Le générateur d'abrégés de brevet basé sur l'IA peut découvrir et détailler les opportunités technologiques
Les brevets sont précieux pour la génération d’idées nouvelles grâce à la découverte technologique. Ces dernières années, les scientifiques ont tenté à plusieurs reprises d’identifier les opportunités technologiques en déterminant les postes vacants dans les cartes de brevets – des représentations visuelles de la répartition des brevets dans des domaines technologiques particuliers créées à l’aide de techniques de réduction de dimensionnalité. Cependant, cette approche présente un obstacle majeur : il est difficile de définir et d'interpréter avec précision le contenu technologique de ces brevets vacants.
Dans une étude récente, des chercheurs de la République de Corée et des États-Unis, dirigés par le professeur Hakyeon Lee du Département de génie industriel de l'Université nationale des sciences et technologies de Séoul, en République de Corée, ont développé une approche générative innovante pour découvrir des opportunités technologiques à partir de cartes de brevets en utilisant l'apprentissage automatique. Leurs conclusions sont publiées dans la revue Informatique d'ingénierie avancée.
L’approche proposée dans cette étude utilise la technique d’inversion de l’intégration de texte – qui ramène les intégrations de grande dimension à leur forme de données d’origine – pour traduire les postes vacants de brevet en un texte lisible par l’homme plus utile.
Il comprend au total cinq étapes : transformation des abrégés de brevet en vecteurs de grande dimension via l'intégration de texte ; formation à l'auto-encodeur pour projeter des intégrations de grande dimension dans un espace 2D et faciliter la cartographie bidirectionnelle ; création d'une carte des brevets basée sur une grille via une technique d'estimation de la densité du noyau ; détermination des cellules vacantes et de leurs coordonnées en tant que postes vacants de brevet ; et reconstruction des coordonnées des postes vacants en vecteurs d'intégration de grande dimension via un décodeur, suivi de la génération de textes lisibles par l'homme via vec2text.
Le professeur Lee remarque : « L'aspect le plus révolutionnaire de notre recherche est sa capacité à traduire des postes vacants de brevet abstraits en descriptions technologiques concrètes et lisibles par l'homme. Contrairement aux méthodes précédentes, qui ne pouvaient identifier que les espaces vides sur les cartes de brevets sans expliquer leur signification, ce système d'IA peut localiser un emplacement sur la carte des brevets et générer instantanément un résumé détaillé décrivant la technologie spécifique qui devrait y exister. C'est comme avoir une carte au trésor qui non seulement montre les espaces vides, mais révèle également exactement quel trésor se cache sous chaque endroit. «
Les chercheurs ont démontré la nouveauté de leurs travaux via une étude de cas sur la technologie LiDAR utilisant 17 616 brevets. Cette approche a permis d'identifier les brevets vacants et de les traduire en texte lisible par l'homme, démontrant ainsi son potentiel en tant qu'outil très prometteur pour l'analyse des opportunités technologiques.
« Notre travail peut fondamentalement démocratiser la prévision de l'innovation. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de ressources de R&D importantes peuvent prédire les tendances technologiques futures. Dans 5 à 10 ans, cet outil pourrait permettre aux petites startups de rivaliser avec les géants de la technologie en identifiant les opportunités inexploitées ; permettre aux pays en développement de faire un bond en avant dans le développement technologique en se concentrant sur les domaines de rupture prévus ; aider les chercheurs universitaires à découvrir automatiquement les opportunités de recherche interdisciplinaire ; aider les décideurs politiques à anticiper les avancées technologiques. perturbations et préparation des réglementations appropriées ; et réduire les cycles d'innovation, car le temps entre l'identification des opportunités et le développement de solutions se raccourcit considérablement », conclut le professeur Lee.
Notamment, le système proposé est déjà en cours d'extension pour générer automatiquement des propositions de recherche détaillées et des documents de brevet complets à partir des opportunités identifiées, créant ainsi potentiellement un pipeline d'innovation en IA de bout en bout.
