Розробка AI-системи управління інтелектуальною власністю
IP Management — відслідковування, захист та монетизація об'єктів інтелектуальної власності: патентів, товарних знаків, авторських прав, ноу-хау. AI автоматизує рутину: моніторинг порушень, аналіз конкурентів, ведення реєстру.
Компоненти IP Management системи
Реєстр IP-об'єктів: єдина база всіх IP-об'єктів компанії з метаданими, дедлайнами, статусами.
Моніторинг порушень: автоматичний моніторинг інтернету, маркетплейсів, реєстрів на предмет несанкціонованого використання бренду та технологій.
Патентний аналіз: моніторинг нових патентних заявок конкурентів, пошук prior art, оцінка патентоспроможності розробок.
Автоматизація делопровадства: дедлайни продовження, міжнародні заявки, кореспонденція з патентними органами.
Моніторинг порушень товарних знаків
class TrademarkMonitor:
def monitor_infringements(self, trademark: Trademark) -> list[InfringementAlert]:
alerts = []
# Пошук на маркетплейсах
for marketplace in ["major_platforms"]:
results = marketplace_api.search(trademark.name)
for item in results:
similarity = self.compute_visual_similarity(item.image, trademark.logo)
text_similarity = self.compute_text_similarity(item.title, trademark.name)
if similarity > 0.8 or text_similarity > 0.85:
alerts.append(InfringementAlert(
source=marketplace,
url=item.url,
similarity_score=max(similarity, text_similarity),
type="counterfeiting"
))
# Пошук у реєстрах нових подібних заявок
new_applications = registry_api.get_new_applications(
nice_classes=trademark.nice_classes,
date_from=self.last_check
)
for app in new_applications:
if self.compute_text_similarity(app.name, trademark.name) > 0.7:
alerts.append(InfringementAlert(
source="Registry",
url=app.url,
type="confusingly_similar_registration"
))
return alerts
Патентний ландшафт
Аналіз патентного ландшафту конкурентів:
- Моніторинг нових патентних заявок (USPTO, EPO, міжнародні офіси)
- Класифікація за технологічними напрямами (CPC, IPC коди)
- Візуалізація патентного ландшафту (технологія × компанія × час)
- Аналіз "білих плям" — технологічних областей без патентів конкурентів
API: Google Patents API, Lens.org API, EPO Open Patent Services.
Prior Art Search
При розробці нової технології: пошук prior art (існуючих патентів та публікацій) до подання заявки:
def search_prior_art(invention_description: str) -> PriorArtReport:
# Генерація пошукових запитів через LLM
queries = llm.generate_patent_queries(invention_description)
# Пошук у патентних базах
patents = patent_db.semantic_search(invention_description, top_k=20)
# Оцінка релевантності
relevant = [p for p in patents if cross_encoder.score(invention_description, p.abstract) > 0.6]
return PriorArtReport(
relevant_patents=relevant,
novelty_assessment=llm.assess_novelty(invention_description, relevant),
patentability_risks=llm.identify_risks(relevant)
)
Оцінка вартості IP-портфеля
AI-модель оцінює вартість патентного портфеля на основі: кількості цитувань, віку, ширини охоплення, доходів від ліцензування. Використовується при M&A та для фінансової звітності (IAS 38).
Часова шкала реалізації
Місяці 1–2: Реєстр IP-об'єктів, базовий моніторинг товарних знаків
Місяці 3–4: Патентний моніторинг, prior art search
Місяці 5–6: Інтеграція з міжнародними офісами, автоматизація дедлайнів
Місяці 7–8: IP-аналітика та звітність, оцінка портфеля