Artificiell intelligens (AI)

Tillbaka till Datavetenskap, AI och programvara

Skydda din tekniska innovation

Artificiell intelligens är ett tekniskt område vars betydelse har ökat explosionsartat under de senaste åren, och många tillämpningar används redan i stor utsträckning. Patentbarheten för AI är dock ett område där det är avgörande att noggrant överväga vad som utgör uppfinningen. Patenterbara uppfinningar kan till exempel ligga i skapandet av artificiella neurala nätverk (ANN) och deras tillämpningar, även om man måste vara försiktig med hur sådana uppfinningar definieras för att minska risken för invändningar rörande patentbarheten för datorprogram som sådana. Nyare rättspraxis i Storbritannien har bekräftat att ANN betraktas som datorprogram och därför måste bedömas på samma sätt som andra datorimplementerade uppfinningar, i synnerhet genom att fastställa vilken teknisk effekt uppfinningen ger. Samma princip gäller även för andra områden som rör AI i allmänhet.

Tillämpningar av AI kan omfatta många olika tekniska områden. Områden där AI kan vara till nytta inkluderar dataanalys, i synnerhet mönsterigenkänning, som kan tillämpas i stor utsträckning inom många områden. Hälso- och sjukvården, och i synnerhet medicinsk diagnostik, har dragit nytta av användningen av AI inom exempelvis bildanalys, biomarkördiagnostik, medicinsk dataanalys och datahantering. Det finns även mer allmänna problem inom fysiken som kan underlättas eller lösas med hjälp av maskininlärningsmetoder som ett alternativ till klassiska numeriska metoder, såsom ljusspridningsanalys för partikelmätningar, datorstödd tomografi och hyperspektral avbildning med kodad bländare, bland många andra.

Vårt team av patentombud har omfattande erfarenhet av att hantera AI-relaterade uppfinningar, allt från hårdvarulösningar för artificiella neuronnät till tillämpningar av AI inom olika tekniska områden.

Amy Bishton har arbetat med kunder som tillämpar AI inom hälso- och sjukvård, jordbruk och datasäkerhet, och har erfarenhet av uppfinningar som rör upptäckt av fientliga attacker, övervakning av grödor, såranalys och användning av beteendemässiga egenskaper för identifiering.

Carrie Duckworth har arbetat med AI-relaterade tillämpningar för företag som utvecklar bildbehandlings- och maskininlärningsmodeller i nanometerstorlek, bland annat tillämpningar som rör generering av träningsdatauppsättningar, dynamisk träning, AI-processstyrning, djupinlärningsmodeller och maskininlärningsmodeller i allmänhet.

David Combes har omfattande erfarenhet av att utforma och driva patentansökningar inom tillämpad AI, bland annat inom maskininlärningsarkitekturer för segmentering av medicinska bilder, cancerdetektering genom maskininlärningsanalys av biomarkörer, maskininlärning tillämpad på spektroskopi, maskininlärning tillämpad på partikelstorleksbestämning, EKG-analys, operationsplanering, adaptiv optik och en rad andra områden. David samarbetar med en stor tillverkare av partikelanalysinstrument samt med flera ledande brittiska universitet och spin-off-företag.

Francesco Di Lallo har specialistkunskaper och en masterexamen inom AI och maskininlärning. Francesco har erfarenhet av att utforma och driva patentansökningar, bland annat inom följande områden: förbättringar av automatiska förarassistanssystem, medicinsk bildbehandling inklusive förbättringar av bildinsamling och -analys, maskininlärning tillämpad på spektroskopi, arkitektur för stora språkmodeller, klustring och segmentering av punktmoln samt förbättringar av stabiliteten och säkerheten hos neurala nätverk.

John Lawrence har erfarenhet av AI-uppfinningar inom materialbearbetning i mikrovågssystem.

Malin Keijser Bergöö har utarbetat, drivit och erhållit AI-patent för flera olika svenska företag, bland annat avseende användning av maskininlärning för att möjliggöra och förbättra funktionalitet såsom ett helt konvolutionellt nätverk för att omvandla MR-bilder till CT-bilder med hjälp av en adversarial träningsstrategi och en bildgradientdifferensförlustfunktion.

Matthew Philpotts arbetar med kunder inom universitet och näringsliv som vill utnyttja AI för en rad olika praktiska tillämpningar. Exempel på detta är användning av AI vid analys av elektrokardiogram, halvövervakad bearbetning av medicinska bilder samt partikeldetektion och -analys.

Scott King har utarbetat och drivit ansökningar inom området artificiell intelligens och maskininlärning, avseende uppfinningar som bland annat omfattar bedrägeriupptäckt, medicinsk bilddiagnostik och övervakning av boskap.