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  • last updated : 21 November, 2022

強化学習は先行技術検索をどのように変えていますか?

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機械学習は現在、多くの特許検索ツールを含むほとんどの検索プラットフォームで使用されています。最近牽引力を得たML(機械学習)のサブセットの1つは、「強化学習」です。強化学習の基本的な考え方は非常に単純で、フィードバックを使用して肯定的な結果を強化(したがって強化)します。

これは、フィードバックベースの ML 手法で、システムはアクションを実行し、アクションの結果を確認することによって、環境での動作を学習します。良い行動ごとにシステムは肯定的なフィードバックを受け取り、悪い行動ごとに否定的なフィードバックまたはペナルティを受け取ります。このプロセスでは、フィードバックを使用して自動的に学習されます。

Reinforcement Learningは、人間のフィードバックに従って検索結果をすばやくランク付けするという目標に近づけることで、検索技術を最適化します。

XLSCOUTは強化学習をどのように組み込んでいますか?

XLSCOUTは、AIベースのノベルティチェッカーツールに強化学習の使用を採用し、わずか10分で高品質の先行技術検索レポートを取得しました。ノベルティチェッカーは、強化学習を使用して、リストの一番上に関連する結果をプルアップすることによって、従来技術からのノイズをフィルタリングします。正確には、イノベーションがユニークであることを保証するために、新規性検索の実施を支援します。関連性の高い結果と関連性のない結果をいくつか選択することで、ユーザーはそれを結果セットに適用できます。システムはユーザーのフィードバックを受け取り、そこから学習します。次に、品質結果を一番上に持ってきて、ノイズを一番下に送ることによって、結果を再ランク付けします。

強化学習がなければ、ユーザーは何百もの結果を手動で調べます。このプロセスを適用することで、ユーザーは関連性のない結果を調べるのをスキップできます。補強は、ユーザーのさまざまな要件/基準に従って結果セットに複数回適用することもできます。ユーザーは、各基準のトップ10またはトップ20の結果を表示して、アイデア検証のための先行技術分析を実行できます。

ユーザーは、これらのトップ10または20の結果を選択することで、自動化された新規性と特許性の検索レポートをすばやく生成できます。Novelty Checker先行技術検索レポートには、迅速な意思決定を可能にするための本発明の主要な特徴を有する関連するテキストマッピングと共に結果のリストが含まれる。

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