 |
Патентное бюро «Институт Инноваций и Права» представило AI-патентного ассистента «POSINT» в Евразийском патентном ведомстве
25 марта 2026 в Евразийском патентном ведомстве (ЕАПВ) состоялась демонстрация результатов работы AI-патентного ассистента «POSINT», разработанного патентным бюро «Институт Инноваций и Права» (ИИП).
Мероприятие собрало руководство ведомства, профильных директоров, руководителей экспертных направлений и представителей профессионального сообщества в сфере интеллектуальной собственности.
Возможности системы представил сооснователь «Института Инноваций и Права» (ИИП), патентный поверенный № 2658 Антон Николаевич Кривоногов.
В ходе демонстрации эксперт показал работу AI-патентного ассистента на примере задачи по исследованию идеи разработки новой молекулы с антидиабетическими свойствами. Система в режиме реального времени выполнила комплекс аналитических операций:
· провела научно-технический анализ исходной идеи;
· осуществила патентный поиск по массиву из более чем 100 миллионов документов;
· подготовила иллюстрации и графические материалы для дальнейшей работы с разработкой.
Представленные возможности «POSINT» показали практическое применение искусственного интеллекта в области интеллектуальной собственности. Использование AI-инструментов позволяет ускорять процессы поиска и анализа патентной информации, повышать эффективность работы исследователей и специалистов по патентованию.
Эксперты Евразийского патентного ведомства высоко оценили функциональные возможности AI-патентного ассистента «POSINT» и обсудили перспективы дальнейшего сотрудничества в области применения современных технологий для работы с патентной информацией.
Для патентного бюро «Институт Инноваций и Права» развитие цифровых решений является одним из направлений совершенствования патентной практики. Компания продолжает внедрять современные технологии, которые помогают изобретателям, исследовательским организациям и бизнесу эффективнее защищать результаты интеллектуальной деятельности.
Контактное лицо: Митряскина Надежда Дмитриевна
Компания: «Институт Инноваций и Права»
Добавлен: 07:50, 05.08.2026
Количество просмотров: 727
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия649 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия640 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия716 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия794 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия136 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
