Ufficio brevetti: la Germania perde terreno nell'intelligenza artificial

MONACO (YF) – Gli Stati Uniti continuano ad estendere la loro leadership nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Più di un terzo delle 5654 domande di brevetto per la Germania nei settori tecnologici che sono importanti per l’IA – un totale del 36,2 percento – è venuto dagli Stati Uniti l’anno scorso. Ciò risulta chiaramente dalle cifre presentate dall’ufficio tedesco dei brevetti e dei marchi (DPMA) a Monaco di Baviera giovedì. Al contrario, le aziende e gli sviluppatori tedeschi hanno registrato solo la metà dei brevetti in questo settore con il 18,1%. Il più grande balzo in avanti è stato fatto dalla Cina, che ha quasi triplicato le sue domande di brevetto in queste aree tecnologiche e ora rappresenta un buon cinque percento di tutte le applicazioni efficaci in Germania.

“Dobbiamo stare attenti a che il divario non diverga ancora di più in questa questione centrale del futuro”, ha detto la presidente dell’ufficio brevetti Cornelia Rudloff-Schäffer al forum annuale degli utenti dell’autorità. “Anche se i produttori tedeschi sembrano fare relativamente bene sul loro mercato interno, il dominio delle aziende americane è già chiaramente visibile oggi.” Un focus nello sviluppo delle applicazioni AI è la guida automatizzata con quasi 1000 applicazioni, nel campo della tecnologia medica, ce ne sono state più di 700.

Gli esperti dell’autorità di Monaco hanno analizzato tutte le domande di brevetto per la Germania in questo settore, che comprende sia le domande per l’Ufficio tedesco dei brevetti e dei marchi che quelle del vicino Ufficio europeo dei brevetti. Le domande di brevetto sono classificate a livello internazionale secondo un sistema uniforme delle cosiddette classi IPC. Per AI non esiste una classe IPC propria, quindi il DPMA ha valutato le classi IPC in cui sono principalmente registrati gli sviluppi IA. L’intelligenza artificiale comprende diverse applicazioni dell’informatica: una sottozona è costituita da macchine di autoapprendimento, un’altra è l’analisi di set di dati complessi e il riconoscimento di modelli, come il riconoscimento facciale./cho/DP/nas

Andrea Russo

Andrea Russo

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