KI in der Industrie – Teil 2 Wie kann man KI-Entwicklungen patentieren lassen?

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Die Künstliche Intelligenz könnte unser Leben verändern – aber wie schützt man KI-Entwicklungen? Wir beleuchten in unserer zweiteiligen Artikelserie die Hintergründe von Künstlicher Intelligenz in industriellen Anwendungen.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen verändern derzeit viele Bereiche in unserem Leben. Einen Überblick, was maschinelles Lernen bedeutet und wie Algorithmen in der industriellen Anwendung weiterhelfen können, gibt es im ersten Teil unserer Artikelserie. Im folgenden Beitrag geht es um den Innovationsschutz der neuen Technologien.

Ein wichtiger Aspekt bei der KI muss die Frage sein, wie man das zukünftige Geschäftsfeld durch Patente und andere gewerbliche Schutzrechte strategisch schützen kann. Bisher wurden bei vielen Unternehmen die Erfindungen, die bei der Entwicklungsarbeit entstanden sind, zum Patent angemeldet. Dieser Prozess alleine reicht nicht mehr aus.

KI-Systeme weisen drei Hauptbestandteile auf:

• Trainingsdaten,

• die verwendete Software

• sowie die implementierte Hardware.

Nachfolgend werden die patentrechtlichen Schutzmöglichkeiten dieser drei Hauptbestandteile näher erörtert.

Wie die Trainingsdaten lernfähiger Lösungen geschützt werden können

Durch gewerbliche Schutzrechte lassen sich für die Trainingsdaten der KI-Systeme verschiedene Schutzmöglichkeiten realisieren. Für rohe und/oder vorverarbeitete Trainingsdaten können durch Patente die Datenformate geschützt werden. Die Datenformate müssen neu und erfinderisch sein, durch das geschützte Datenformat muss also eine technische Verbesserung erzielbar sein.

Ferner kann auch die Datenverarbeitung und –übertragung der Trainingsdaten effizient durch Patente geschützt werden, sofern auch hier innovative Lösungen verwendet werden. Der urheberrechtliche Schutz von Trainingsdaten ist begrenzt, da jegliche Änderungen der Trainingsdaten ihren Schutz schwächen und solche Änderungen auch zunehmend automatisiert vorgenommen werden können.

KI in der Industrie – Teil 1

Was ist maschinelles Lernen und wie wird es eingesetzt?

Analogie zur Chemie: Patentiertes Verfahren schützt auch das Ergebnis

Weitere Schutzmöglichkeiten für Trainingsdaten in der Form eines für die KI optimierten Parametersatzes, welcher letztendlich das Ergebnis eines patentierten Verfahrens darstellt, könnten sich patentrechtlich auch in Analogie zu entsprechenden Entwicklungen im Bereich der Chemie ergeben.

Ein trainiertes neuronales Netz bzw. die Trainingsdaten sind als Ergebnis eines patentierten Verfahrens grundsätzlich über den derivativen Erzeugnisschutz geschützt. Nach § 9 Satz 2 Nr. 3 PatG sind Erzeugnisse, die unmittelbar durch ein patentiertes Verfahren hergestellt sind, genauso geschützt, als ob sie durch ein Erzeugnispatent unter Patentschutz gestellt wären.

Hier bleibt die Entwicklung der Patentgerichte abzuwarten. In der chemischen Industrie wuchs über die Jahrzehnte hinweg der Wunsch, Produkte über das zugrundeliegende Herstellungsverfahren zu definieren und patentrechtlich zu schützen. Dabei wurde unabhängig vom derivativen Erzeugnisschutz auch der sogenannte Product-by-process-Anspruch verwendet. Patentsysteme in mehreren Ländern (Deutschland, Großbritannien, USA) entwickelten unabhängig voneinander den Product-by-process-Anspruch für chemische Produkte, welche ein chemisches Erzeugnis bzw. ein Produkt durch die genaue Definition seines Herstellungsverfahrens schützt.

Eine ähnliche Entwicklung ist auch für einen optimierten Parametersatz für ein trainiertes neuronales Netz zu erwarten, welcher durch ein zu definierendes künstliches neuronales Netz erhältlich ist und durch einen entsprechenden „neural-network-trained-by-process-Anspruch“ patentrechtlich geschützt werden könnte.

Verbot der reinen Softwarepatentierung – was zu beachten ist

Strategische Bedeutung hat auch der patentrechtliche Schutz der Software bzw. von Lernalgorithmen, wie sie durch KI-Systeme verwendet werden, beispielsweise neuartige Modelle und Trainingsmethoden, neue Strukturen von neuronalen Netzen. Neuartige Lernalgorithmen sind dem Patentschutz zugänglich, sie müssen jedoch einen technischen Effekt erzielen. Der Algorithmus kann aber nur in der Form von Instruktionen für einen Computer, d.h. implementiert zur Ausführung in ein Computerprogramm geschützt werden. Die reine mathematische, logische Funktion eines Algorithmus und die mathematische Problemlösung losgelöst vom technischen System kann patentrechtlich nicht geschützt werden und fällt unter die Problematik des sogenannten Verbots der reinen Softwarepatentierung.

Dieses Verbot der Patentierung der reinen mathematischen, logischen Funktion unabhängig von der jeweiligen Anwendung stärkt die Wichtigkeit der Diskussion der jeweiligen Anwendung, für welche das KI-System eingesetzt werden soll. Die jeweiligen technischen Anwendungen des maschinellen Lernens bzw. des KI-Systems – Aufgabenstellung, Auswahl der geeigneten Methoden, verbessertes technisches System, etc. – sollte daher Bestandteil einer Patentanmeldung im Bereich KI sein.

Gerade durch die ausführliche Beschreibung und genaue Darstellung der jeweiligen technischen Anwendungen steigen die Chancen auf einen starken und umfassenden Patentschutz. Die Anwendungen ermöglichen, den geforderten technischen Effekt der künstlichen Intelligenz zu beschreiben, und auch ferner die geforderte Technizität des durch die Erfindung zu lösenden technischen Problems darzulegen.

Hardware: Patentschutz vollumfänglich möglich

Der patentrechtliche Schutz der jeweiligen Hardware-Implementierung des KI-Systems ist ohne Einschränkungen gegeben. Hardware ist, sofern neu und erfinderisch, vollumfänglich dem Patentschutz zugänglich.

Im Bereich der KI-Systeme kann die verwendete Hardware jedoch geographisch und systemisch noch stärker verteilt sein. Es kommen verteilte Computerumgebungen, heterogene Datenverarbeitungssysteme und parallele Rechenwerke vermehrt zum Einsatz. Patentrechtlich stellt sich hier die Frage der sogenannten Schutzebenen, d.h. welche kleinste Einheit unter Schutz durch einen Patentanspruch gestellt werden soll und welche Einheiten im gegenseitigen Zusammenspiel durch abstraktere Systemansprüche auf einer höheren Ebene unter Schutz gestellt werden sollen. Erfindungen können dabei auch im neuartigen Zusammenspiel von bereits vollständig bekannten Einzelkomponenten liegen. Analoge Überlegungen können auch auf die zu patentierenden Verfahren angestellt werden.

Die Konkurrenz richtig beobachten

Aus der Fragestellung, wie man KI-Lösungen wirksam schützen kann, ergibt sich die Notwendigkeit für eine Patentstrategie. Im Vorfeld muss zunächst beobachtet werden, was die Konkurrenz in diesem Bereich tut und wie die Praxis der Patentämter und die Entscheidungen der Gerichte die Patentierbarkeit von zukünftigen intelligenten Lösungen beeinflussen.

Für die Beobachtung der Rechtsprechung sind am besten Patentanwaltskanzleien geeignet, die nicht nur gut ausgebildete und erfahrene Rechts- und Patentanwälte beschäftigen, sondern auch Kompetenz für den dynamisch wachsenden, innovativen Bereich der künstlichen Intelligenz aufweisen.

Bei der Patentstrategie steht auch die Überwachung des Wettbewerbs im Hinblick auf künstliche Intelligenz und Digitalisierung im Vordergrund. Durch eine professionelle und ganzheitliche Umsetzung kann der Wissensaufbau gerade bei neuen Themen nicht nur deutlich effizienter, sondern auch gezielter und strukturierter als beim klassischen Patentumlauf erfolgen.

Technologietrends frühzeitig im Blick behalten

Zu beachten ist, dass die Patentanmeldungen Dritter erst 18 Monate nach der Anmeldung von den Patentämtern veröffentlicht werden. Gerade bei sich extrem dynamisch entwickelnden Themenfeldern, wie die Anwendung der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, ist es deshalb wichtig, sich bei der regelmäßigen Information und Überwachung neuer Veröffentlichungen nicht ausschließlich auf die Patentliteratur zu konzentrieren. Als Beispiel bietet das Produkt „Innovation Foresight“ der Firma Patev eine Ergänzung zur patentseitigen Wettbewerbsüberwachung durch technologische und wissenschaftliche Veröffentlichungen außerhalb der Patentliteratur – sogenannte Nicht-Patent-Informationen.

Insbesondere in Europa müssen die Unternehmen in allen Bereichen aufpassen, die Entwicklung bei der künstlichen Intelligenz und deren Patentierung nicht zu spät anzugehen. Der Schutz dieser digitalen Innovationen in wirtschaftlich bedeutenden Geschäftsfeldern mit hohem Zukunftspotential ist dabei von entscheidender Bedeutung.

Im ersten Teil unserer Artikelserie geht es um maschinelles Lernen und dessen Einsatz in der Industrie.

* *Dr. Edelbert Häfele, Geschäftsführer, Patev Associates GmbH

* Dr. András Lelkes, Partner, Patev Associates GmbH

* Dr. Simon Lud, Partner, Maiwald Patentanwalts- und Rechtsanwaltsgesellschaft mbH

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