Generative KI: Potenzial für Patent- und Innovations­prozesse

Das Aufkommen generativer KI revolutioniert die Landschaft des geistigen Eigentums, kurz IP, und der Innovation. Synthetische Erfindungen haben eine wachsende Bedeutung für den Aufbau wertvoller Patentportfolios, insbesondere für mittelständische Unternehmen. Generative KI gestaltet traditionelle Patentwertschöpfungsketten und Innovationsprozesse neu, was zu transformativen Auswirkungen auf die Patentstrategie und das Patentmanagement und für Unternehmen zu Chancen wie Herausforderungen führt. Das Center for International Intellectual Property Studies (CEIPI) hat in einer Fallstudie diese Auswirkungen auf das KI-gestützte Erfinden untersucht. Das Steinbeis-Transfer-Institut Intellectual Property Management bietet kostenfreie Schulungen aus der Ausbildung mit dem Europäischen Patentamt an, die dabei unterstützen, KI für synthetische Erfindungen zu nutzen. Dieses geförderte Angebot wird jetzt auch auf die Chemieindustrie ausgeweitet.

Das Center for International Intellectual Property Studies untersuchte in der umfassenden Fallstudie die Anwendung von KI im Erfindungsprozess. Ein wichtiger Bestandteil der Studie war die Implementierung einer KI-gestützten sogenannten White-Spot-Analyse. Sie ermöglicht den Forschern, potenzielle Innovationsbereiche, die noch nicht stark patentiert sind, systematisch zu identifizieren.

Zur Durchführung der White-Spot-Analyse der Patentlandschaft nutzte die Studie das Tool patentbutler.AI. Der Prozess startete mit der Definition der ersten Merkmale des gewünschten Patents. Damit konnten Patente mit ähnlichen Merkmalen innerhalb eines ausgewählten Portfolios identifiziert und Ähnlichkeiten basierend auf einzelnen Merkmalen oder Kombinationen analysiert werden. Das iterative Ändern von Merkmalen führt dann zur Identifikation weniger abgedeckter Bereiche in bestehenden Patenten.

Die Studie zeigte, wie KI auf der Grundlage bekannter Innovationsprinzipien erfinderische Lösungen generieren kann: Beispielsweise verwendeten Forscher KI, um TRIZ-Prinzipien (Theory of Inventive Problem Solving) in einem Anwendungsfall für intelligentes Parken einzusetzen. Die KI generierte mehrere erfinderische Lösungen, die unterschiedliche TRIZ-Prinzipien nutzten, und demonstrierte damit das Potenzial der KI, den Erfindungsprozess zu verbessern und zu beschleunigen.

Synthetische Erfindungen als Teil von Patentportfolios

Die Fallstudie verdeutlicht die zunehmende Bedeutung synthetischer Erfindungen beim Aufbau wertvoller Patentportfolios, insbesondere für mittelständische Unternehmen. Bei synthetischen Erfindungen werden Erfindungen in gewünschten Bereichen systematisch durch White-Spot-Analysen identifiziert und Patentanmeldungen auf der Grundlage dieser Erkenntnisse verfasst. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen

• Exklusivitätsbereiche als Teil einer umfassenden IP-Strategie zu schaffen,
• IP-Bedürfnisse systematisch zu identifizieren,
• sich auf Wettbewerbseffekte statt nur auf technische Merkmale zu konzentrieren,
• Patente zu entwickeln, die eng mit strategischen Geschäftszielen übereinstimmen.

Schulungsprogramme für KI-gestützte Erfindungen

Um die Einführung KI-gestützter Erfindungsprozesse zu unterstützen, hat das Team des Steinbeis-Transfer-Instituts Intellectual Property Management Schulungsprogramme für verschiedene Branchen entwickelt und durchgeführt. Diese Programme zielen darauf ab, mittelständischen Unternehmen die Fähigkeiten und Kenntnisse zu vermitteln, um KI in ihren Innovationsprozessen und bei der Entwicklung von Patentstrategien zu nutzen und eigene Patentportfolios aufzubauen.

„Die Schulungsprogramme unterstützen Entwicklungsprozesse in Unternehmen durch KI. Wir zeigen, wie gängige generative KI-Anwendungen dazu gebracht werden können, Kreativitätstechniken anzuwenden und Ideen für konkrete Entwicklungsprobleme zu liefern“, erläutert Steinbeis-Unternehmer Professor Dr. Alexander J. Wurzer. Darüber hinaus wird vermittelt, wie diese KI-Anwendungen, aber auch professionelle KI-Applikationen genutzt werden können, um die so gefundenen Entwicklungsansätze vom bekannten Stand der Technik abzugrenzen.

KI in der Chemie

Verschiedene KI-Systeme werden zunehmend in der Chemie angewendet und zum Aufbau von Patentportfolios eingesetzt. KI-Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Reinforcement Learning (RL) kommen beispielsweise in verschiedenen Phasen der Arzneimittelentdeckung und Entwicklung chemischer Verbindungen zum Einsatz. Zu den wichtigsten Anwendungen gehören dabei Proteinstrukturvorhersagen, das Screening und die Eigenschaftsvorhersage von Verbindungen sowie die Erzeugung neuer chemischer Verbindungen.
Der Einsatz von KI in der Chemie beschleunigt nicht nur den Innovationsprozess, sondern schafft auch neue Herausforderungen und Chancen in der Patentstrategie. Unternehmen in diesem Sektor erkennen zunehmend die Notwendigkeit, ihre IP-Ansätze anzupassen, um KI-generierte Erfindungen zu berücksichtigen. Daher weitet das Steinbeis-Team sein kostenfreies Schulungsangebot nun auch auf Unternehmen der Chemieindustrie aus.

Alexander J. Wurzer unterstreicht die Bedeutung KI-gestützter Erfindungen: „Die Fallstudie des CEIPI zeigt das Potenzial von KI-gestützten Erfindungen und White-Spot-Analysen bei der Identifizierung neuer Bereiche für Patente. Der Aufstieg synthetischer Erfindungen, insbesondere bei mittelständischen Unternehmen, zeigt die Notwendigkeit strategischer Ansätze für den Aufbau von Patentportfolios“. Während sich die KI weiterentwickelt, wird ihr Einfluss auf verschiedene Branchen, von der Software bis zur Chemieindustrie, weiter zunehmen. Schulungsprogramme und angepasste IP-Strategien sind dazu notwendig, um die verfügbaren Tools effektiv und effizient anwenden zu können.