Empresas con más familias de patentes de IA y aprendizaje automático 2010-2019

A fecha de julio de 2019, IBM era el mayor propietario de familias de patentes activas de aprendizaje automático e inteligencia artificial a escala global, con 5.570 familias. En 2018, la compañía desbancó a Microsoft de la primera posición del ranking, que pasó a ocupar el segundo lugar con 5.330 familias activas.

Principales propietarios de familias de patentes activas de aprendizaje automático e inteligencia artificial desde 2010 hasta julio de 2019

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Fuente

En cooperación con
LexisNexis PatentSight
Fecha de publicación

Julio 2019

Región

Mundial

Periodo de estudio

2010 - 2019

Notas suplementarias

* Una familia de patentes se define como un grupo de documentos de patentes que tienen el mismo conjunto de prioridades. Es decir, es un grupo de documentos de patentes que protegen el mismo invento en todas las autoridades.

El titular de una patente incluye todas las patentes de propiedad de una empresa y sus subsidiarias (al menos en un 50%) basadas en una investigación exhaustiva sobre estructuras corporativas, fusiones y adquisiciones, escisiones, cambios de nombres de empresas, transacciones de patentes. PatentSight también rastrea nombres anteriores de compañías y subsidiarias, fusiones y adquisiciones en curso, adquisiciones del pasado, reasignaciones, compañías que tienen el mismo solicitante y transcripciones por parte de las oficinas de patentes.

Definición del campo de la tecnología por el Instituto Federal Suizo de Propiedad Intelectual - ip-search: "Este campo cubre el aprendizaje automático como una tecnología ubicua empleada en una variedad de aplicaciones técnicas, como el análisis de imagen, texto o discurso en áreas de análisis de datos digitales, mantenimiento predictivo a la conducción autónoma, por nombrar solo unos pocos. En este campo tecnológico, el aprendizaje automático se define como algoritmos de procesamiento de señales y datos, implementando dispositivos y sistemas que involucran esquemas basados ​​en observaciones y resultados dados. Distinción a la calibración y parametrización, así como a reglas Los sistemas en este campo tienen como objetivo explícito optimizar las capacidades de generalización de la invención propuesta. Por lo tanto, el campo contiene inventos que resuelven la clasificación, agrupamiento y regresión en espacios de datos de alta dimensión, así como patentes que describen inteligencia artificial de cualquier forma. incluir enfoques inspirados biológicos, por ejemplo, redes neuronales ks o algoritmos genéticos, métodos kernelized como máquinas de vectores de soporte, aprendizaje reforzado o profundo "

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