在研發(fā)的過程中,當技術人員遇到技術難題的時候,我們會想到檢索下相關論文和專利,找下競手的產(chǎn)品,再梳理相關的內容,將有價值的部分消化吸收,為進一步的研發(fā)提供思路。
但這個過程并不容易,在各個平臺找齊這些文獻數(shù)據(jù)就是一件很難的事情。雖然現(xiàn)在可以利用大語言模型和增強搜索,但論文、專利、產(chǎn)品的數(shù)據(jù)中,很多有價值的信息是隱藏在論文、專利、產(chǎn)品說明中的,大語言模型和增強往往只能抓取到淺表的信息,不能把深層次的信息挖掘出來。
此外,當我們的提問涉及到非常專業(yè)的領域和細節(jié)時,大語言模型和增強搜索的方式都會顯得力不從心。
例如技術人員的問題如下:
“如何解決半固態(tài)電池由于液體電解液存在于正極間隙,在高溫的情況下產(chǎn)生氧氣,而氧氣通過與電解液發(fā)生化學反應而產(chǎn)生熱量,進而導致熱失控的情況?”
“吹風機的出風口在使用過程中受熱變形,容易脫落,如何改進出風機出口的結構使其在吹頭發(fā)的過程中不容易脫落?”
“mRNA疫苗需要進入機體細胞才能發(fā)揮作用,但由于機體血液和組織中存在大量的RNA酶,mRNA有可能在進入細胞前的遞送過程中就被降解掉,無法發(fā)揮免疫預防作用,如何提高mRNA疫苗的穩(wěn)定性?”
要準確和有效回答這些技術問題,就必須要充分理解問題,并且能夠進行聯(lián)想,把這些問題關聯(lián)到論文、專利、產(chǎn)品中的深層次方案中。
Maxipat的problem-solution算法就可以做到,相當于模仿科研人員進行聯(lián)想,挖掘出可能有用的技術方案。這些技術方案可能隱藏在其他領域的文獻中,需要有一定的聯(lián)想思維才可能找到,而Maxipat的problem-solution就是這樣的聯(lián)想式科研思維算法。
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Maxipat的輔助創(chuàng)新系統(tǒng)
總之,當技術人員把問題描述得越具體,Maxipat反饋的技術方案越有價值,更能看到Maxipat的能力。Maxipat利用切片技術挖掘論文、專利、產(chǎn)品中的深度方案與大語言模型及增強搜索生成模型有明顯的區(qū)別,problem-solution的關聯(lián)算法相當于把論文和專利完美融合。
Maxipat致力于作為成為科技創(chuàng)新和知識產(chǎn)權工作的AI加速,主要包括輔助創(chuàng)新:提高研發(fā)的科技創(chuàng)新效率,通過problem-solution算法深層關聯(lián)到的真實技術方案,能夠跨領域進行技術方案的深層挖掘和關聯(lián);智能搜索與分析:將專利搜索和報告制作借助AI實現(xiàn)智能化,包括智能查新、無效、FTO、Landscaping報告,采用GT搜索算法(graph transformer)(),系統(tǒng)真正做到理解概念后再搜索。目前開放注冊中。
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