Перейти к основному содержимому

Анализ патентов

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Трудоемкость анализа патентов: Ручной анализ большого количества патентов требует значительных временных и человеческих ресурсов.
  2. Недостаток экспертизы: Нехватка специалистов, способных быстро и качественно анализировать патентные документы.
  3. Риск упустить важные данные: Возможность пропустить ключевые инновации или патентные конфликты из-за большого объема информации.
  4. Сложность интеграции данных: Трудности в объединении данных из различных источников для получения полной картины.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Научно-исследовательские институты
  • Государственные патентные ведомства
  • Корпоративные исследовательские отделы
  • Юридические фирмы, специализирующиеся на интеллектуальной собственности

Решение с использованием ИИ​

Описание ключевых функций агента​

  1. Автоматический сбор и анализ патентов: Агент собирает данные из различных патентных баз и анализирует их с использованием NLP и машинного обучения.
  2. Классификация патентов: Автоматическая классификация патентов по тематикам, технологиям и другим критериям.
  3. Выявление патентных конфликтов: Обнаружение потенциальных конфликтов и дублирующихся патентов.
  4. Генерация отчетов: Создание подробных отчетов с анализом и рекомендациями.
  5. Прогнозирование трендов: Анализ патентных данных для прогнозирования будущих технологических трендов.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может работать самостоятельно, выполняя все функции анализа и отчетности.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать совместно для анализа больших объемов данных или для специализированных задач.

Типы моделей ИИ​

  • Natural Language Processing (NLP): Для анализа текста патентов.
  • Машинное обучение: Для классификации и прогнозирования.
  • Deep Learning: Для сложных задач анализа и выявления паттернов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Автоматический сбор данных из патентных баз и других источников.
  2. Анализ данных: Применение NLP и машинного обучения для анализа текста и метаданных.
  3. Генерация решений: Создание отчетов, выявление конфликтов, прогнозирование трендов.
  4. Интеграция: Внедрение результатов анализа в бизнес-процессы клиента.

Схема взаимодействия​

[Патентные базы] --> [Сбор данных] --> [Анализ данных] --> [Генерация отчетов] --> [Интеграция в бизнес-процессы]

Разработка агента​

Сбор требований​

  • Анализ текущих процессов и потребностей клиента.
  • Определение ключевых задач и целей.

Подбор решения​

  • Адаптация готовых решений или разработка с нуля.
  • Выбор подходящих моделей ИИ и технологий.

Интеграция​

  • Внедрение агента в существующие системы клиента.
  • Обучение персонала.

Обучение​

  • Настройка и обучение моделей ИИ на данных клиента.
  • Постоянное обновление и улучшение моделей.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте предоставленные API-эндпоинты для интеграции агента в ваши системы.
  3. Настройка: Настройте параметры анализа и отчетности в соответствии с вашими потребностями.
  4. Запуск: Запустите агента и начните получать аналитические данные.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "task": "прогнозирование",
  "parameters": {
    "технология": "искусственный интеллект",
    "период": "2023-2025"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "тренды": [
      {
        "технология": "искусственный интеллект",
        "прогноз": "высокий рост",
        "вероятность": "85%"
      }
    ]
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "task": "управление данными",
  "parameters": {
    "действие": "добавить",
    "данные": {
      "патент": "US1234567",
      "описание": "Новый метод анализа данных"
    }
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "результат": "данные успешно добавлены"
  }
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "task": "анализ данных",
  "parameters": {
    "патент": "US1234567"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "анализ": {
      "технология": "искусственный интеллект",
      "ключевые_слова": ["машинное обучение", "нейронные сети"],
      "конфликты": ["US7654321"]
    }
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "task": "управление взаимодействиями",
  "parameters": {
    "действие": "отправить_уведомление",
    "сообщение": "Новый патент требует анализа"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "результат": "уведомление успешно отправлено"
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные API-эндпоинты​

  1. /api/analyze: Анализ патентов.
  2. /api/predict: Прогнозирование технологических трендов.
  3. /api/manage_data: Управление данными.
  4. /api/notify: Управление взаимодействиями.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Научно-исследовательский институт: Автоматический анализ патентов для выявления новых технологических трендов.
  2. Государственное патентное ведомство: Обнаружение патентных конфликтов и дублирующихся заявок.
  3. Корпоративный исследовательский отдел: Прогнозирование будущих технологических направлений для стратегического планирования.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение.

Контакты