Schnelle Eingrenzung relevanter Patentklassen mit KI-Tools
Patentklassifikationen ordnen technische Erfindungen systematisch in hierarchische Sachgebiete ein, um den Stand der Technik effizient auffindbar zu machen. Während die von der WIPO verwaltete Internationale Patentklassifikation (IPC) den weltweiten Basisstandard darstellt, ist die von EPA und USPTO entwickelte Cooperative Patent Classification (CPC) eine stark erweiterte Version davon. Die CPC baut direkt auf der IPC auf, bietet jedoch durch ihre viel tiefere Granularität eine deutlich präzisere Struktur für detaillierte Recherchestrategien.
Beispielthema zur Illustration
Um das Potential der verschiedenen Tools zur Suche nach geeigneten Patentklassen für die Recherche zu zeigen, ist es am besten ein Beispiel zu nutzen.
Es soll um ein neues Scharnier für ein Klapp-Smartphone gehen. In der Mitte des Bildschirms bildet sich beim Zusammenklappen eine sichtbare Knickfalte. Um das zu vermeiden, wird ein sogenanntes „Waterdrop“- oder Tropfen-Scharnier genutzt. Beim Zusammenklappen legt sich das flexible Display nicht scharf um eine einzige Kante, sondern rollt sich im Inneren des Scharniergehäuses zu einer weichen Tropfenform (Wassertropfen). Stützplatten bewegen sich dabei aktiv vom Display weg und schaffen so den nötigen Freiraum für die sanfte Biegung. Ergebnis: geringere Materialspannung, weniger Falte, flacheres Zuklappen.
Folgende Patentklassen sind anhand der offiziellen CPC-Schemata und erteilter Referenzpatente verifiziert:
Tools der Patentämter zur Suche nach Patentklassen
CPC Text Categoriser vom EPA
Der CPC-Textkategorisierer ist ein Werkzeug des Europäischen Patentamts (EPA), das anhand des eingegebenen Textes einer technischen Beschreibung CPC-Symbole vorschlägt. Das Tool soll lt. EPA nicht für unveröffentlichte Erfindungen genutzt werden.
Die Ergebnisse geben die geeigneten Klassen sehr gut wieder.
WIPO IPCCat
Die WIPO stellt ihr KI-gestütztes Vorhersagetool IPCCAT (IPC Automatic Text Categorization) öffentlich und kostenlos zur Verfügung. Es ist direkt in die offizielle IPC-Publikationsplattform integriert.
Da das Tool Klassen aus der Internationalen Patentklassifikation (IPC) ermittelt, die weniger Klassen wie die CPC enthält, sind die gefundenen Bereiche nicht so zielgenau.
Freie Tools zur Klassensuche im Internet – PQAI
Man kann PQAI am treffendsten als eine KI-gestützte, semantische Suchmaschine für den Stand der Technik (Prior-Art-Search Engine) bezeichnen, die als gemeinnützige Open-Source-Initiative betrieben wird.
Die Basisversion von PQAI ist komplett kostenfrei. PQAI (Patent Quality AI) versteht sich als Open-Source-Initiative und bietet einen dauerhaft kostenlosen Zugang.
Die Ergebnisse zur CPC-Suche sind ebenfalls sehr zielgenau in diesem Fall.
Nutzung von KI-Assistenten
In ChatGPT bereitgestellte Custom GPTs nutzen
Der GPT Store ist ein Marktplatz von OpenAI, auf dem Nutzer spezialisierte, für bestimmte Aufgaben optimierte Versionen von ChatGPT (sogenannte „Custom GPTs“) entdecken, suchen und für ihre eigenen Zwecke nutzen können. Er ermöglicht es der Community, maßgeschneiderte KI-Assistenten zu teilen, die ohne Programmierkenntnisse für spezifische Anwendungsgebiete konfiguriert wurden.
Durch die große Anzahl an Tools im Store sind auch für den Bereich der Patentklassen-Bestimmung einige Werkzeuge vorhanden. Beispiele sind:
- Patent Classifier (Analysiert Patentbilder und Zusammenfassungen im Hinblick auf die IPC/CPC-Klassifizierung)
- Cooperative Patent Classification Helper (findet genaue CPC-Klassifikationen)
- Precise IPC Classifier
Da die Tools sich immer wieder verändern, manche verschwinden und Neue kommen hinzu, testet man am besten selbst, an eigenen Beispielen, wie gut diese die passenden Klassen ermitteln.
Eigene KI-Assistenten zur Klassensuche erstellen
Die verschiedenen Anbieter von KI-Systemen bieten unter verschiedenen Bezeichnungen an eigene Zwecke anpassbare KI-Assistenten an:
Daraus lassen sich eigene Assistenten zur Klassensuche bauen. Um aus einem allgemeinen Sprachmodell einen spezialisierten Assistenten zu formen, definiert man zunächst über einen System-Prompt die exakte Rolle, strikte Verhaltensregeln und das gewünschte Ausgabeformat. Anschließend erweitert man das spezifische Fachwissen durch Retrieval-Augmented Generation (RAG), wodurch die KI bei Anfragen gezielt auf externe, hinterlegte Dokumente zugreifen kann. Die Kombination dieser beiden Methoden stellt sicher, dass der Assistent nicht nur in der vorgegebenen Arbeitsweise agiert, sondern seine Antworten auch auf verlässlichen, domänenspezifischen Fakten aufbaut.
Ein Beispiel aus Gemini mit den dort Gems genannten Assistenten ist hier wiedergegeben:
Die Ergebnisse hängen stark von der Qualität des Prompts und den bereitgestellten Dokumenten ab.
Fazit
Die automatische Bestimmung von Patentklassen über KI hat die Schwelle zur professionellen Praxistauglichkeit längst überschritten. Während etablierte Online-Assistenten und offizielle Amtstools einen schnellen, unkomplizierten Einstieg für veröffentlichte Daten bieten, liegt die Zukunft für IP-Professionals im Aufbau eigener, geschlossener Assistenz-Systeme (wie Claude Projects oder lokalen RAG-Pipelines). Nur so lässt sich die überragende Analyseleistung moderner LLMs mit der im Patentrecht zwingend erforderlichen Datensicherheit für noch unveröffentlichte Erfindungen vereinbaren.
