Eine neue KI‐Plattform will Recherche‑ und Monitoring­Aufwand im Patent-Bereich deutlich reduzieren. Dahinter stehen das oberösterreichische Unternehmen ABP Patent Network und IBM. Ihr gemeinsames SaaS‑Produkt kombiniert austauschbare Large‑Language‑Modelle mit On‑Prem‑Hardware.

Wer eine Idee patentieren will, muss mühsam Fachsprache lernen oder teure externe Hilfe einkaufen. "Man glaubt gar nicht, wie viele Erfinder glauben, sie hätten etwas erfunden", erläuterte der Geschäftsführer von ABP Patent Network, Daniel Holzner, bei einer gemeinsamen Pressekonferenz in Wien mit Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich. Das muss aber erst einmal überprüft werden.

Patentbutler.ai will hier Abhilfe schaffen: Die Nutzer:innen kopieren ihren Entwurf in ein Textfeld, die KI formt ihn in juristisch korrekte Patentansprüche um und zerlegt ihn zugleich in einzelne technische Merkmale. Das System durchsucht 170 Millionen Patentveröffentlichungen, die es vorab vektorisiert hat. Ein semantischer Abgleich zeigt, welche Publikationen die Merkmal‑Listen überdecken; eine Ampelfärbung markiert die Trefferquote. [...]

Patentbutler.ai baut auf Watson X von IBM, nutzt aber nicht nur IBMs Granite‑Modelle. "Wir wussten, wir können uns und wollen uns nicht auf einzelne Modelle fokussieren", sagte Holzner. Die Software wählt je nach Aufgabe das bestgeeignete LLM: ein generatives Modell für die Texttransformation, ein multimodales Modell für Zeichnungen und ein Embedding‑Modell für die Vektor‑Suche. Open‑Source‑Modelle von Hugging Face lassen sich ebenso einbinden wie proprietäre Alternativen. [...]