Dieser Artikel wurde ursprünglich von Law 360 veröffentlicht und wird mit Genehmigung erneut veröffentlicht.
Das Informationszeitalter bringt immer neue Verwendungsmöglichkeiten für Daten hervor, und trotz der zunehmenden Rechenleistung werden die Daten immer umfangreicher, integrieren sich in unseren Alltag und sind in der Lage, unser Leben zu verändern.
Angesichts des Führungswechsels beimUS-Patent- und Markenamtund der sich ständig weiterentwickelnden Rechtslage hinsichtlich der Patentierbarkeit kann es für Unternehmen schwierig sein, vorherzusagen, ob ihre Erfindungen derzeit patentierbar sind, was in zwei oder drei Jahren, wenn ihre Patentanmeldungen geprüft werden, patentierbar sein wird und was in fünf bis zehn Jahren durchsetzbar sein wird.
Der ehemalige Direktor des USPTO, Andrei Iancu, forderte in seiner Abschiedsrede eine Reform der Patentierbarkeit, und es ist unklar, wie Kathi Vidal, die neu bestätigte Direktorin des USPTO, sich in Bezug auf die Leitlinien zur Patentierbarkeit verhalten wird.
Darüber hinaus hat derOberste Gerichtshof der Vereinigten Staatenkürzlich den Generalstaatsanwalt um eine Empfehlung gebeten, ob im FallAmerican Axle & Manufacturing Inc. gegen Neapco Holdings LLC, in dem es um die Patentierbarkeit geht, eine Revision zugelassen werden soll.
Unabhängig vom Ausgang dieser Änderungen und Ereignisse können Erfinder und Erfinderinnen Maßnahmen ergreifen, um ihre Patentanmeldungen zukunftssicher zu machen.
Ein Bereich, der möglicherweise am stärksten von Ereignissen und Änderungen des Patentrechts betroffen ist, ist die Verarbeitung von Big Data. Da Unternehmen ihre Systeme in die Online-Welt integrieren, erhalten und verarbeiten sie immer mehr Daten. Angesichts dieser riesigen Datenmengen suchen Unternehmen nach Möglichkeiten, diese Daten mit neuen Produkten und Dienstleistungen zu monetarisieren.
Die Datenmenge stellt jedoch eine Herausforderung für die einfache Analyse und Sortierung dieser Daten dar. Lösungen für diese Big-Data-Probleme erfordern oft einen erheblichen Aufwand an Forschungs- und Entwicklungsressourcen.
Die verschiedenen Ansätze zur Verarbeitung dieser Daten, sei es im Gesundheitswesen, im Fintech-Bereich oder in einer anderen Branche, können eine patentierbare Innovation darstellen. Dieser Artikel befasst sich mit dem Schutz von Innovationen für verschiedene Ansätze und Lösungen im Bereich Big Data.
Was ist Big Data?
Unter den verschiedenen Definitionen umfasst Big Data im Allgemeinen die Verarbeitung von Zehntausenden bis Hunderttausenden von Datenpunkten und die Erzeugung aussagekräftiger Ergebnisse aus diesen Daten. Diese großen Datensätze werden als Big Data bezeichnet, da herkömmliche Software eine solche Komplexität nicht bewältigen kann.
Beispiele für Big Data sind Verkaufsdaten – z. B. Verkaufsdaten für einen Supermarkt oder einen Online-Shop –, elektronische Gesundheitsakten, Finanzdaten von Banken und Kreditkartenunternehmen sowie alle anderen Kontexte, die eine große Anzahl von Nutzern betreffen.
Big Data wird wahrscheinlich auch im kommenden Metaversum eine Rolle spielen und kann Kundendaten, Daten aus virtuellen Umgebungen und Transaktionsdaten umfassen, wobei diese Daten strukturiert und unstrukturiert sein können. Die Fähigkeit, diese Daten effizient zu verarbeiten, kann einen bedeutenden Vorteil verschaffen.
Obwohl Big Data in einem großen Spektrum unterschiedlicher Kontexte und Technologien zum Einsatz kommt, hat jedes Unternehmen oft seine eigenen technologischen Hürden bei der Handhabung und Verarbeitung der gesammelten Daten.
Beispielsweise möchte ein Kreditkartenunternehmen möglicherweise Daten nach Benutzern organisieren, wenn jeder Datensatz, den es erfasst, mit einer anderen anonymen Transaktionskennung verknüpft ist. Die Abwicklung dieses Prozesses kann rechnerisch komplex sein, und nicht alle Unternehmen verfügen möglicherweise über die erforderliche Rechenleistung, um solche komplexen Berechnungen durchzuführen. Im Informationszeitalter werden Unternehmen weiterhin Daten sammeln und nach neuen Möglichkeiten suchen, diese zu nutzen.
Untersuchung von Big-Data-Erfindungen
Die Patentgesetze enthalten eine Bestimmung zur Patentierbarkeit, die oft eine erhebliche Hürde für die Erteilung von Patenten durch das USPTO oder die Durchsetzung von Patenten vor Gericht darstellt. Die Patentierbarkeit setzt im Wesentlichen voraus, dass die beanspruchte Erfindung nicht auf eine abstrakte Idee ausgerichtet sein darf, es sei denn, sie enthält andere Einschränkungen, die deutlich über diese abstrakte Idee hinausgehen. Um dieses komplexe Rechtsgebiet zu verstehen, kann man sich als Laie unter anderem folgende Fragen stellen:
- Kann die Erfindung mit Stift und Papier oder im menschlichen Geist ausgeführt werden?
- Wird die Erfindung nur deshalb einen Computer verwenden, weil ein Computer effizienter ist?
- Ist die Größe des Datensatzes für den beanspruchten Prozess von Bedeutung? Und
- Stellt die beanspruchte Erfindung eine technische Lösung für ein technisches Problem dar?
Der vom USPTO verwendete Rahmen ist für die Prüfung von Big-Data-Innovationen nicht besonders günstig. Einige USPTO-Prüfer erkennen möglicherweise nicht den großen Umfang der Daten, wodurch die Lösung eine große Anzahl von Datenpunkten verarbeiten kann, die von einem typischen Computer nicht in angemessener Zeit verarbeitet werden könnten.
Stattdessen könnten die Prüfer darauf hinweisen, dass ein solcher Prozess bei einem relativ kleinen Datensatz tatsächlich auf einem normalen Computer oder sogar im Kopf eines Menschen durchgeführt werden könnte. Eine solche Sichtweise ignoriert jedoch das Konzept der Big Data, die, wie oben beschrieben, für herkömmliche Software zu umfangreich sind.
In einigen Fällen können die Ansprüche der Patentanmeldung so formuliert werden, dass sie sich auf die Größe des Datensatzes beziehen, wenn dieser Ansatz wünschenswert ist. In anderen Fällen können die Ansprüche so weit gefasst sein, dass der Ansatz des Prüfers angemessen ist.
Um diese Hürde der Patentierbarkeit bei der Prüfung von Big-Data-Innovationen zu überwinden, sollten kluge Anmelder bei der Ausarbeitung ihrer Anmeldungen Maßnahmen ergreifen, um den Prüfern keine Gelegenheit zu geben, solche Analogien zu ziehen.
Lösungen für die Patentierung von Big Data
Bei der Patentierung von Lösungen für Big-Data-Probleme kann es von Vorteil sein, die Patentanmeldungen unter Berücksichtigung einer Problem-Lösungs-Idee zu verfassen. Mit anderen Worten: Die Patentanmeldung sollte ein bestimmtes technisches Problem im Zusammenhang mit diesen Daten und eine erfinderische technische Lösung beschreiben, die sich in den Ansprüchen widerspiegeln sollte.
Die Lösung kann eine Verbesserung gegenüber manuellen Ansätzen oder herkömmlichen Softwareansätzen darstellen oder sogar eine verbesserte Big-Data-Lösung sein. Der Prüfer wird die Lösung wahrscheinlich eher würdigen, wenn die Anmeldung diese Problemlösung beschreibt, anstatt nur allgemein zu erwähnen, dass ein Computer diese Daten verarbeiten kann. Prüfer achten oft auf Details, die das Problem identifizieren und beschreiben, wie die Technologie dieses Problem löst.
Unternehmen nutzen häufig Technologien wie Blockchain, künstliche Intelligenz, Cloud Computing und Quantencomputing, um ihre Big-Data-Probleme zu lösen. Im Folgenden werden Ansätze zur Patentierung dieser Big-Data-Lösungen beschrieben.
Patentierung von Blockchain-basierten Lösungen
Wenn Sie versuchen, ein Patent für die Verwendung der Blockchain zur Lösung eines Big-Data-Problems anzumelden, beispielsweise die Verwendung nicht fungibler Token zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit gespeicherter Daten für eine Lieferkette, kann es sinnvoll sein, Details darüber anzugeben, wie die Blockchain das Problem lösen kann.
Wenn lediglich die Verwendung der Blockchain-Technologie als Datenspeichermekanismus angeführt wird, könnte ein Prüfer zu dem Schluss kommen, dass die Anmeldung nicht die für die Erteilung eines Patents erforderliche Spezifität aufweist. Als proaktive Maßnahme zur Überwindung dieses Problems kann eine Patentanmeldung von einer Beschreibung profitieren, die Folgendes umfasst:
- Wie die Daten in den einzelnen Blöcken gespeichert werden;
- Welche Daten werden in der Blockchain gespeichert?
- Wo die restlichen Daten gespeichert sind; und
- Wann und wie auf die Daten zugegriffen wird.
Diese Details können hilfreich sein, um Bedenken auszuräumen, dass die Erfindung lediglich herkömmliche Datenspeicherung implementiert, oder um Vorbehalte von Prüfern hinsichtlich der Funktionalität der Blockchain-Technologie zu überwinden.
Darüber hinaus sollte der Verfasser bei der Patentierung von Lösungen für Big Data, die Blockchain beinhalten, das technische Problem im Zusammenhang mit der Verarbeitung der Daten erläutern. Wenn die Lösung beispielsweise eine einzigartige Methode zur Verteilung von Daten auf Blöcke einer Blockchain beinhaltet, kann es für die Anmeldung von Vorteil sein, zu erläutern, warum diese Methode technisch effizienter ist als die Speicherung der Daten in einem einzigen Block.
Ein weiteres Beispiel: Wenn eine Lösung eine neuartige Art der Kommunikation zwischen den Knoten umfasst, die die Blockchain verwalten, kann es für die Anmeldung von Vorteil sein, die Kommunikation zwischen den Knoten zu beschreiben. Prüfer achten häufig auf diese Implementierungsdetails, wenn sie die Patentierbarkeit einer Erfindung beurteilen.
Patentierung von Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz () kann verwendet werden, um aus Big Data Schlussfolgerungen oder Vorhersagen zu generieren. Wenn man versucht, einen künstlichen Intelligenzansatz für ein Big-Data-Problem zu schützen, beispielsweise einen, der die Verarbeitungsgeschwindigkeit verbessert, kann es sinnvoll sein, sich darauf zu konzentrieren, wie künstliche Intelligenz dafür eingesetzt oder verbessert wird.
Beispielsweise reicht es möglicherweise nicht aus, lediglich anzugeben, dass Daten in einen Black-Box-Algorithmus eingegeben werden, der ein Ergebnis ausgibt. Die Lösung ist eher patentierbar, wenn sie sich auf Folgendes konzentriert:
- Wie die künstliche Intelligenz in ein System integriert ist;
- Quellen der Daten, die als Eingabe in das System der künstlichen Intelligenz verwendet werden;
- Wie sich das System der künstlichen Intelligenz von anderen Systemen der künstlichen Intelligenz unterscheidet – insbesondere, wenn die Innovation eine für künstliche Intelligenz spezifische Innovation beinhaltet; und
- Bestimmte Vorgänge innerhalb des Modells oder der Modelle der künstlichen Intelligenz.
Die Betonung dieser Aspekte erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass eine Patentierbarkeitsprüfung beim USPTO und vor Gericht erfolgreich bestanden wird. Einige Ansätze zum Schutz von Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz waren bereits erfolgreich. So ist beispielsweise eine neuartige Methode zum Trainieren eines maschinellen Lernmodells wahrscheinlich patentierbar, da das Trainieren eines maschinellen Lernmodells an sich keine abstrakte Idee ist und somit auch keine Verbesserung einer abstrakten Idee darstellt. Die Verwendung der Ergebnisse eines Modells für maschinelles Lernen zur Änderung des Betriebs eines realen Geräts ist wahrscheinlich patentfähig, da das Modell für maschinelles Lernen in die Änderung des Zustands eines realen Geräts integriert ist. Eine Verbesserung der Struktur eines Modells für maschinelles Lernen ist ebenfalls wahrscheinlich patentfähig, da es sich um eine Verbesserung eines Modells für maschinelles Lernen handelt, die keine Verbesserung einer abstrakten Idee darstellt. Jedes dieser Beispiele für patentierbare Konzepte zielt nicht nur auf die Verwendung künstlicher Technologie zur Lösung eines Problems ab, sondern vielmehr auf eine Verbesserung künstlicher Intelligenzsysteme, die es diesen Systemen ermöglicht, das Problem besser zu lösen. Eine neue Lösung kann jedoch auch dann patentierbar sein, wenn sie einen herkömmlichen manuellen Prozess verbessert.
Bei der Anwendung auf Big-Data-Probleme sind diese Arten von Lösungen oft patentierbar, insbesondere wenn in der Patentanmeldung ausführlich dargelegt wird, warum diese Lösungen besser sind als frühere Versuche, das Big-Data-Problem zu lösen.
Patentierung cloudbasierter Lösungen
Cloud Computing kann zur Lösung von Big-Data-Problemen eingesetzt werden, beispielsweise zur Verbesserung der Datenspeicherung und der Verarbeitungsgeschwindigkeit einzelner Datenpunkte. Es kann sinnvoll sein, sich darauf zu konzentrieren, wie Cloud Computing im Big-Data-Kontext anders eingesetzt wird als in anderen Kontexten.
Die bloße Verwendung von externen dedizierten Servern zur Verarbeitung von Big Data reicht möglicherweise nicht für die Patentierbarkeit aus. Daher sollte in einer Patentanmeldung erläutert werden, inwiefern sich das Verfahren von der Datenverarbeitung auf lokalen Servern sowie von anderen herkömmlichen Cloud-Computing-Anwendungen unterscheidet.
Die Verarbeitung von Daten kann sich bei der Nutzung einer Cloud-Computing-Lösung ändern, und diese Verarbeitung kann der Schlüssel zur Patentierbarkeit sein.
Wenn beispielsweise Daten lokal verarbeitet werden, kann ein Server die relativ einfachen Schritte ausführen, Daten zu empfangen, diese gemäß einem definierten Regelwerk zu verarbeiten und eine Ausgabe zu generieren. Wenn die Verarbeitung jedoch auf einem Remote-Cloud-Server erfolgt, können Probleme auftreten, die für Cloud Computing spezifisch sind.
Ein Aspekt der Verarbeitung von Big Data ist beispielsweise, dass die Daten in der Regel im Laufe der Zeit generiert werden und nicht statisch sind. Dies kann dazu führen, dass lokale Server Datenfragmente über mehrere Signale an einen Remote-Server senden, anstatt in einem einzigen Datenpaket oder einer einzigen Nachricht.
Die Verarbeitung der Daten durch den Cloud-Server in diesen Fällen, um aussagekräftige Ergebnisse oder andere Varianten der Datenübertragung zu erzielen, könnte potenziell patentierbar sein.
Patentierung von Lösungen auf Basis von Quantencomputern
Ein neues und aufstrebendes Gebiet für die Patentierung von Lösungen für Big-Data-Probleme ist die Nutzung von Quantencomputern. Quantencomputing ist im Vergleich zu den oben genannten Lösungen für Big-Data-Probleme relativ neu, unterliegt jedoch denselben Regeln für die Patentierbarkeit. So ist beispielsweise eine Anmeldung, die lediglich die Verwendung von Quantencomputing zur Datenverarbeitung erwähnt, möglicherweise nicht patentierbar oder führt nicht zu einem hochwertigen Patent. Eine Patentanmeldung, die sich auf ein Quantencomputersystem bezieht und genauer beschreibt, wie ein Quantenbit oder Qubit in einer Lösung für Big Data verwendet wird, ist jedoch eher patentierbar.
Die bloße Beschreibung eines Computersystems, das zur Umsetzung einer Idee verwendet wird, reicht möglicherweise nicht aus. Diese Lösungen werden einer Herausforderung im Laufe der Zeit eher standhalten, wenn die Lösung eine neue Konfiguration für Quantencomputer umfasst, die die Verarbeitung von Big Data verbessert.
Da sich das Quantencomputing noch in der Entwicklungsphase befindet, um zu einer zuverlässigen und weit verbreiteten Technologie zu werden, ist es wahrscheinlich, dass Prüfer Erfindungen, die sich auf Quantencomputing stützen, um ein Problem zu lösen, als patentierbar betrachten werden. Es wird weiterhin empfohlen, in der Patentanmeldung die Einzelheiten der zugrunde liegenden Prozesse zu beschreiben, wie Quantencomputing zur Lösung des jeweiligen Problems beiträgt.
Wichtigste Erkenntnisse
Der Wunsch, Big Data zu monetarisieren und zu nutzen, wird nicht verschwinden. Tatsächlich werden die Probleme im Zusammenhang mit Big Data nur noch deutlicher werden, da sich die Gesellschaft immer mehr in Richtung einer digitalen Welt bewegt und immer mehr Daten gesammelt werden.
Um Schutz zu erlangen und weitere Anreize für Innovationen im Bereich der Verarbeitung von Big Data zu schaffen, ist es mittlerweile unerlässlich, Patentanmeldungen so zu formulieren, dass die Funktionsweise der Technologie, für die Schutz beantragt wird, angemessen beschrieben wird.
Darüber hinaus können Unternehmen die folgenden Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass sie Innovationen für ihre Forschung und Entwicklung von Big-Data-Lösungen angemessen erfassen.
Führen Sie zunächst ein Protokoll über alle Probleme, die bei der Suche nach einer besseren Methode zur Verarbeitung von Big Data auftreten, sowie über alle Lösungen für diese Probleme. Diese Lösungen können patentierbar sein, und obwohl es sich möglicherweise um eng gefasste Lösungen handelt, kann jedes Unternehmen, das versucht, dieselbe Technologie zu verwenden, auf dieselben oder ähnliche Probleme stoßen.
Zweitens sollten detaillierte Offenlegungen vorbereitet werden, die die grundlegenden Details des Systems und dessen Funktionsweise beschreiben. Patentanmeldungen sollten es einer Person ermöglichen, die Lösung zu programmieren. Durch die Bereitstellung dieser Details werden Spekulationen über die Funktionsweise des Systems vermieden und die Qualität der Anmeldung erhöht.
Überprüfen Sie abschließend sorgfältig alle Patentanmeldungen, um sicherzustellen, dass alle wichtigen Details – jedoch keine Geschäftsgeheimnisse – enthalten sind, die zur Überwindung der Patentierbarkeitshürde beitragen.
Der Wunsch, eine Patentanmeldung ohne angemessene Prüfung einzureichen, mag zwar zunächst Zeit sparen, kann aber letztendlich zu höheren Kosten während der Prüfung und zu unzureichendem Schutz führen.
