Der zweite Pattempto Newsletter in 2025 informiert Sie über den Wandel der Patentrecherche von der traditionellen bis zur KI Patentrecherche mit Erklärungen zu den wichtigsten Begriffen wie Keywordrecherche, embedded Vektorisierung, etc.. Außerdem noch Veranstaltungshinweise von PING e.V., EPA, Termine des DPMA und neue Recherchemöglichkeiten in Patentscope, der Datenbank für Patentrecherchen des WIPO.
Patentrecherchen von traditionellen, intellektuellen zur Generativen KI
IPC / CPC Klassen Suche
Für die Klassifikation wird ein bestimmter Wortschatz verwendet mit dem Patente inhaltlich erschlossen werden. Nur in der Klassifikation kann gesucht werden.
Z.B. DPMA IPC-Verzeichnis Recherchekriterium Suchbegriff, versuchen Sie es einfach mit dem Begriff Metallbohrer. Sie erhalten 0 Treffer, da nach Art der Bohrwerkzeuge klassifiziert wird
https://depatisnet.dpma.de/ipc-ng/
Volltextsuche:
Die bei der Suche verwendeten Begriffe müssen im Volltext vorkommen. Die richtigen, verwandte und ähnliche Begriffe müssen vom Rechercheur ermittelt und verwendet werden. Gefunden wird „nur“ was gezielt gesucht wird, also der Suchbegriff.
Schlagwortsuche = Keywordsuche:
Schlagwörter / Keywords / Controlled Terms. Inhaltliche Erschließung durch Zuweisung von Schlagwörtern / Keywords. Aus einem sogenannten Normierten Wortschatz. Wurde bis vor ca 15 bis 20 Jahren noch intellektuell gemacht. Z.B. Datenbanken von Chemical Abstracts oder FiZ Technik.
Semantische Suche:
Es wird der Bedeutungsgehalt einer Suchanfrage analysiert, statt nur nach Keywords zu suchen. Mithilfe von Hintergrundwissen in Form von Thesauri, semantischen Netzen und Ontologien (explizite formale Spezifikation einer gemeinsamen Konzeptualisierung) wird die inhaltliche Relevanz von Dokumenten erkannt. Dadurch liefert die Suche präzisere und inhaltlich passendere Ergebnisse, indem Synonyme berücksichtigt und Homonyme erkannt werden.
KI basierte Recherche
Das Herzstück der KI- basierte Suche ist die Vektorsuche. Begriffe, Pixel und Inhalte werden kontextuell und semantische erfasst und in Vektoren im mathematischen Raum umgewandelt und dort eingebettet (embedded). Bei der Einbettung werden Bedeutung und Kontext der Daten erfasst. Bei der Suche werden approximative Algorithmen eingesetzt, die nachbarschaftliche Beziehungen zwischen Suchanfrage und den als Vektoren gespeicherten Inhalten herstellen. Somit werden inhaltlich ähnliche aber anders formulierte Texte gefunden.
Aus https://theblue.ai/blog-de/vektor-datenbanken/
Generative KI
Sind Modelle, die eigene Inhalte erstellen können. Die Generative KI die als Antwort auf eine Nutzeranfrage Originalinhalte, wie z.B. Text, Bilder, Video, Audio oder Softwarecode, generiert. Bekannt sind ChatGPT oder bei KI-Patenttools ASK AI oder das automatische Erstellen einer Funktionsanalyse.
Dabei setzt die KI auf Trainings- Modelle für Machine Learning, für Textgenerierung wie bei Recherchedatenbanken LLM (Large Language Mode). Dabei umfasst diei Phasen
Training
Anpassen
Generierung
Bewertung und Neuabstimmung
Zum Einsatz kommt dabei eine sogenannte Transformer Modellarchitektur
Transformer Modelle und Aufmerksamkeitsmechanismen
Sie verarbeiten gleichzeitig ganze Sequenzen von Daten, z.B. Sätze, erfassen den Kontext der Daten innerhalb der Sequenz und Kodieren die Trainingsdaten in Einbettungen / Embeddings (Vektorisierung), die die Daten in ihrem Kontext darstellen.
Grundlage hierfür sind Aufmerksamkeitsmechanismen und das daraus folgende embedding, also wie Begriffe (bei Texten) oder Pixel (bei Grafiken) umgeben bzw eingebettet sind. Dadurch muß nicht mehr einen ganzen Ausgangssatz in einen Vektor kodieren, sondern kann sich auf die Information beschränken, die für das nächste Zielwort relevant ist.
Quellen:
Grundlegende Veröffentlichung zum Transformermodell Attention is all you need
Aus IBM Was ist generative KI und wie funktioniert sie?
Was ist ein Aufmerksamkeitsmechanismus?
Einfache Erklärung: WEISS, Tobias KI Grundlagen Vektorsuche
Theoretische Grundlagen verständlich erklärt: Seeth, Maximilian Transformermodelle wie GPT und BERT im Detail
PATENTSCOPE News
PCT Monitoring feature
Bis zu 20 Veröffentlicungen können gleichzeitig auf Änderungen überwacht werden. Verwenden Sie hierfür die „Start watching“ Funktion
zum User Guide
Standard Essential Patent (SEP) suchbar
Erklärungen zu SEP können unter der Funktion „Declared SEP“ gesucht werden.
zum SEP-Guide
Veranstaltungen und Informationen der Ämter
18.09.2025 PING Impulsseminar zu Patentanalysen mit EPO’s Technology Intelligence Plattform und KI Programmierte Agenten
Veranstalter Deutschsprachige Patent-Informations-Nutzergruppe e.V.
Referent: Arne Krüger, mtc Berlin
Technology Intelligence Plattform (TIP) ist eine leistungsfähige, benutzerfreundliche browsergestützte Plattform, die kostenlosen Zugang zu den hochwertigen Daten des EPA gewährt, einschließlich EP-Volltextdaten und PATSTAT, und die umfassende Rechenleistung für deren Analyse, Verarbeitung und Kombination mit anderen Datenquellen bereitstellt. EPA http://epo.org/
Anmeldung unter: vorstand@de-ping.de
18.09. + 19.09.2025 Opposition Matters
Nehmen Sie an der führenden Veranstaltung für Patentprofis teil, die Sie über die neuesten und relevantesten Entwicklungen im Einspruchspruchsverfahren vor dem EPA auf dem Laufenden halten.
Zur Anmeldung
23.09. + 24.09.2025 EPA Nutzertag Onlineveranstaltung
Zielgruppe KMUs Anmeldung Erforderlich
Zur Programmübersicht und Registrierung
Sie können sich auch für einzelne Sessions registrieren
Januar 2026: EPA Umstellung auf Online-Einreichungen 2.0
Ab Januar 2026 wird die Online-Einreichung 2.0 (OLF 2.0) als Standardtool für die Online-Einreichung von Patentanmeldungen dienen. Andere Verfahrensanträge können online entweder über OLF 2.0 oder, soweit verfügbar, über MyEPO eingereicht werden.