敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial Network | GAN)
https://pat-analysis.com/car/2021/12/15101GAN(Generative Adversarial Networks:敵対的生成ネットワーク)とVAE (Variational Autoencoder:変分自己符号化器)である 深層生成モデル 機械学習でクラス分類を解くための手法には識別モデルと生成モデルがある。識別モデルはデータの属 するクラスを同定するが、そのデータがどのように生成されたかは考えない。一方、生成モデルはデータが どのよう ...
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キーワード: IBM 意見書 拒絶査定 拒絶理由 拒絶理由通知 請求項 早期審査 特許権 発明 発明者 補正 明細書 採用
【160】特許6214922 株式会社Preferred Networks(VAE)
http://blog.livedoor.jp/patent_taji/archives/27147835.html#AIレベル4 月末なので急いで更新。 最近見たAI関連特許だが、請求項1が短い文字数で驚いた。 VAE(Variational AutoEncoder、変分自己符号化法)の応用をそのまま特許化したような発明。 この範囲で権利化されたら将来困る人は多いのではないかという気がする。 海外での権利化、無効理由が気になるところ。 ◆VAE 既にネット上ではいろいろな解説がされているが、最初に提唱 ...
類似スコア 88
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キーワード: 実施例
VAE(1/4)オートエンコーダの概要
https://benrishi-ai.com/variational-ae01/今回のテーマとして、深層生成モデルの基礎とも言うべきVAE(Variational Autoencoder)を題材に取り上げていきます。 背景 -- 生成モデル(Generative Model)とは、所与の学習データセットをベースに、学習データとは異なる新しいデータを人工的に生成するためのモデルです。データの種類は、静止画、動画、音声(楽曲、音、声など)、文章(小説、俳句、チャットなど)な ...
類似スコア 82
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キーワード: 実施例 発明
GAN(1/4)発明の概要
https://benrishi-ai.com/gan01/今回のテーマとして、深層生成モデルの基礎とも言うべきGAN(Generative Adversarial Network)を題材に取り上げていきます。 背景 -- 生成モデル(Generative Model)とは、所与の学習データセットをベースに、学習データとは異なる新しいデータを人工的に生成するためのモデルです。データの種類は、静止画、動画、音楽、音声、文章(小説、俳句、チャットなど)な ...
類似スコア 78
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キーワード: 実施例 発明 論文
Unrolled GAN(1/4)発明の概要
https://benrishi-ai.com/unroll-gan01/今回のテーマとして、敵対的生成ネットワーク(GAN)に関する学習アルゴリズムの1つである Unrolled GAN を題材に取り上げます。 背景 -- GANは、データの真贋判定を行う弁別器(Discriminator)と協働して生成器(Generator)を学習させる、という単純かつ斬新な手法です。生成器Gおよび弁別器Dの行動原理は、概ね以下の通りです。 ・生成器Gは、標本値(z)から画 ...
類似スコア 77
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キーワード: 実施例 発明
StackGAN(1/4)発明の概要
https://benrishi-ai.com/stackgan01/今回のテーマとして、敵対的生成ネットワーク(GAN)ベースのデータ変換処理の一手法である StackGAN を題材に取り上げます。 背景 -- 生成モデルのバリエーション(Variants)の1つとして、テキスト文章の内容に沿った画像を生成する “Text-to-Image Transfer” が挙げられます。先行技術として、例えば、Scott Reed 氏らによる GAN-INT-CLS ...
類似スコア 73
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キーワード: 実施例 発明
GAN(3/4)GANの特徴
https://benrishi-ai.com/gan03/前回(第2回)では、GANの実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第3回)は、VAEと比較した場合のGANの強みについて解説します。 VAEとGAN ------- まず、比較対象であるVAE(Variational Autoencoder)の特徴について軽く触れます。必要であれば、以下のリンクから復習してください。 事例 #015 ...
類似スコア 70
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キーワード: クレーム 実施例
Pix2Pix(3/4)ノイズはどこへ消えた?
https://benrishi-ai.com/pix2pix03/前回(第2回)では、Pix2Pix の実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。 ノイズの行方 ------ 前回の記事に掲載した図1と図2をもう一度見比べると、元祖GANやCGANにはあったノイズ{z}が、Pix2Pix では無くなっていることに気付きます。今回(第3回)は、「ノイズはどこへ消えた?」と題して、その理由について推論を交えながら ...
類似スコア 69
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キーワード: 引用 実施例 発明 論文
Pix2Pix(1/4)発明の概要
https://benrishi-ai.com/pix2pix01/今回のテーマとして、GANを用いた画像生成モデルで有名な “Pix2Pix” を題材に取り上げていきます。 背景 -- Ian Goodfellow 氏が提案した敵対的生成ネットワーク(GAN)は、データの真贋判定を行う弁別器(Discriminator)と協働して生成器(Generator)を学習させる、という単純かつ斬新な手法です。この元祖GANは、再現精度の高さという観点で十分な価値が ...
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キーワード: Google ハーバード大学 大学 発明 NVIDIA
【AI関連発明】AI SCHOLAR/建築デザインとAI。GANを用いた間取り図生成の紹介
http://sdnews.cocolog-nifty.com/blog/2020/01/post-490595.html□特許と関係ないが、「建築デザインとAI」 に関し、次のニュースが掲載されていた。 ●AI SCHOLAR/GAN(敵対的生成ネットワーク)/ 建築デザインとAI。GANを用いた間取り図生成の紹介 *2019.05.13 <一部抜粋>「そんな中、ハーバード大学大学院デザイン学研究科 のStanislas Chaillou氏が建築分野でのGAN応用として、 GANを用いて間取り図を作成する取り組みを ...
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キーワード: ソフトウェア マイクロソフト 自動運転
アセントロボティクス、独自AI技術でテスト走行を変える
http://pat-analysis.com/car/2019/11/26/ascent/企業)スタートアップ企業 ------------ 東京に拠点を置く。 会社名がアセントロボティクス株式会社。 HPは、 https://www.ascent.ai/ 自動運転システムのテスト走行は、増え続けていて、今後も完全自動運転化に向けた技術開発が進められる。テスト走行は、技術の進歩に欠かせないと思われていた中で、アセントロボティクス社は、独自AI技術でテスト走行をしないで済む AI ソ ...
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キーワード: クレーム 実施例 従来技術 発明
Unrolled GAN(4/4)総括
https://benrishi-ai.com/unroll-gan04/前回(第3回)では、Unrolled GAN の学習メカニズムについて概説しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第4回)は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで3回分の検討を総括します。 発明ストーリー ------- 【従来技術】 代表的な生成モデルとして、データの真贋判定を行う弁別器(Discriminator)と協働して生成器(Gene ...
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キーワード: 実施例 論文
Unrolled GAN(2/4)実施例の説明
https://benrishi-ai.com/unroll-gan02/前回(第1回)では、Unrolled GAN の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第2回)は、Unrolled GAN の実施例について説明します。 Vanilla GAN ----------- まず、元祖GAN(Vanilla GAN)の演算式は、以下の図1の通りです。目的関数(敵対的損失:Adversarial Loss)の数 ...
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キーワード: Claims Google PCT WIPO アリババ 出願件数 訴訟 中国 特許出願 論文 OpenAI GPT-4 生成AI
生成AIの統計データ
https://note.com/zshiki/n/n901182eb430dGenAIについて勉強してるけど、イマイチ網羅性が無いとG検定を受験しました。終わったのでサボリ気味の記事も生成AIを中心にまたアップします。さてますは国ごとの比率を下記に載せ、やっぱ中国と示します。生成AIの特許出願割合この度は、2024年9月7日(土)開催の JDLA Deep Learning for GENERAL 2024#5を受験頂き、ありがとうございました。下記の通り受験結果をお知 ...
類似スコア 50
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キーワード: クレーム 機械 従来技術 侵害 特許権 特許権侵害 発明
GAN(4/4)総括
https://benrishi-ai.com/gan04/前回(第3回)では、VAEとGANを比較し、CGANまで発展させた場合のGANモデルの拡張性・応用性の高さについて説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第4回)は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで3回分の検討を総括します。 発明ストーリー ------- 【従来技術】 所与の学習データセットをベースに、学習データとは異なる新しいデータ ...
類似スコア 49
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キーワード: 実施例 発明
StackGAN(2/4)実施例の説明
https://benrishi-ai.com/stackgan02/前回(第1回)では、StackGAN の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第2回)は、StackGAN の実施例について説明します。 システム構成 ------ まず、StackGAN のシステム構成について、図1を参照しながら説明します。 【図1】StackGAN のシステム構成 出展:StackGAN: Text to Ph ...
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AI生成アートとオンライン画像市場 | 「AIトレーニングに使わせない権利」がクリエイターの仕事を奪うワケ
https://p2ptk.org/monopoly/4389Electronic Frontier Foundation コンピュータで生成された画像が、奇妙なアイデアとインターネット接続があれば誰にでもアクセスできるようになった今、「AIアート」による創造は疑問——と訴訟——を提起している。ここでのポイントは、1)AIは実際にどのように機能するのか、2)どのような仕事を代替するのか、3)この変化を通じてアーティストの労働はどのように尊重されるのか、だ。 ...
類似スコア 47
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キーワード: クレーム 公知 発明 論文
Pix2Pix(4/4)総括
https://benrishi-ai.com/pix2pix04/前回(第3回)では、Pix2Pix におけるノイズの入力機構を省略できた理由について解説しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第4回)は、クレームを試作しつつ、これまで3回分の検討を総括します。 クレームの試作 ------- これまで、生成器の構成を中心に Pix2Pix の検討を行ってきました。生成器に関する主な特徴は、[1]画像データを入出力する ...
類似スコア 46
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キーワード: クレーム 従来技術 発明
StackGAN(4/4)総括
https://benrishi-ai.com/stackgan04/前回(第3回)では、StackGAN の発明ポイントについて説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第4回)は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで3回分の検討を総括します。 発明ストーリー ------- 【従来技術】 生成モデルのバリエーション(Variants)の1つとして、テキスト文章の内容に沿った画像を生成する “Text-to- ...
類似スコア 45
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キーワード: 実施例 従来技術 発明
StackGAN(3/4)本発明のポイント
https://benrishi-ai.com/stackgan03/前回(第2回)では、StackGAN の実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第3回)は、本発明のポイントについて考察します。 従来技術 ---- まずは、StackGAN との比較対象である従来技術(Prior Art)を明示しておきます。ここでは、説明を省略しますが、必要に応じて下記の記事を参照してください。 [1]GAN-INT ...
類似スコア 45
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キーワード: 実施例 論文
Pix2Pix(2/4)実施例の説明
https://benrishi-ai.com/pix2pix02/前回(第1回)では、Pix2Pix の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回(第2回)は、Pix2Pix の実施例について説明します。 CGANベースの Image-to-Image モデル --------------------------- 早速ですが、前回出した検討課題の解答例を図1に示します。図1の例では、CGANの基本モデルに ...
類似スコア 45
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キーワード: イスラエル オリンパス キヤノン コニカミノルタ トプコン バイオ バイオセンス・ウエブスター パナソニック 異議申立 機械 警告 出願人 電気 登録異議申立 特許異議申立 特許業務法人 特許掲載公報 特許権 特許公報 日本電気 日立 日立製作所 発明 富士フイルム
医療機器分野の特 許取得の状況について(7月~9月)
http://atsushiyamakoshi.blog.fc2.com/blog-entry-145.html2022年7月~2022年9月に発行された特許公報(2022年7月10日~2022年9月11日の期間に発行された公報)を調べてみました(2022年9月12日時点)。 医療機器分野の特許公報(FIにA61Bが付与された特許公報)は1188件でした。FIにA61Bを含む公報の内訳(上位11位)は以下の様になっています。 FI(A61B)が付与された特許公報の内訳(上位12位)(公報発行日:2022年5 ...
類似スコア 44
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キーワード: Google IBM WIPO インド クレーム ライセンス 引用 実施例 収入 出願件数 世界知的所有権機関 大学 知財戦略 中国 特許公報 特許出願 特許出願件数 発明 発明者 米国 米国特許 論文 採用 ChatGPT OpenAI 生成AI
生成AIに関するWIPOのレポート (Patent Landscape Report | Generative Artificial Intelligence (GenAI))
http://atsushiyamakoshi.blog.fc2.com/blog-entry-161.html今回の年末年始の休暇は、“奇跡の9連休”などと呼ばれるほど長期の休みでした。休暇に入る前までは、 “何をしようかな?” と色々と思案していたのですが、結局、家族と一緒に実家でのんびりしただけで、終わってしまいました... 昨年に引き続きAIのお話です。既に、ご存じの方も多いと思いますが、昨年、WIPO(World Intellectual Property Organization) (世界知的所 ...
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キーワード: イノベーション ライセンス 警告 交渉 侵害 大企業 著作権 当事者 米国 生成AI
生成AIは「お気持ちで規制」/「危害を無視して推進」すべきではない
https://p2ptk.org/ai/4457以下の文章は、電子フロンティア財団の「Generative AI Policy Must Be Precise, Careful, and Practical: How to Cut Through the Hype and Spot Potential Risks in New Legislation(生成AI政策は正確・慎重・実践的でなければならない:AI立法における誇大宣伝の見抜き方と潜在リ ...
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キーワード: Claims マイクロソフト 遺伝子
生成AI特許のトップ出願人 (WIPO資料他)
https://note.com/sakaimisato/n/n0778ad4afa09こんにちは!特許調査の仕事をしています、 この記事は「生成AI関連特許の出願人」について書きます。統計とインフォグラフィックをテーマにした海外サイトVISUAL CAPITALIST に「生成AI関連特許の出願人ランキング」が掲載されていました。画像は同サイトからの引用です。https://www.visualcapitalist.com/ranked-top-companies-by-gene ...
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キーワード: 実施例 発明
CycleGAN(1/4)発明の概要
https://benrishi-ai.com/cyclegan01/今回のテーマとして、敵対的生成ネットワーク(GAN)ベースの画像処理の一手法である CycleGAN を題材に取り上げます。 背景 -- 生成モデルのバリエーション(Variants)の1つとして、画像の作風を変える画風変換(Image Style Transfer)が挙げられます。例えば、Leon A. Gatys 氏らによる “Neural Style Transfer”(以下、NST) ...