ЕПВ выдает множество патентов на изобретения, связанные с машинным обучением. Тем не менее, недавнее решение Апелляционного совета ЕПВ ( T0161 / 18 ) подчеркивает важность тщательного составления таких заявлений, чтобы в них было включено достаточно подробностей из набора обучающих данных. Невыполнение этого требования может привести к отклонению заявки на основании как достаточности, так и отсутствия изобретательского уровня.

Изобретение и формула изобретения
Изобретение касалось устройства, в котором давление в аорте сердца рассчитывалось из измерений артериального давления с использованием нейронной сети.

Пункт 1 формулы независимого способа содержал следующую характерную часть:

«..... характеризующийся тем, что преобразование кривой артериального давления, измеренной на периферии, преобразуется в эквивалентное аортальное давление с помощью искусственной нейронной сети, весовые значения которой определяются путем обучения ».

Был включен соответствующий независимый пункт об устройстве, включающем измерительное устройство для определения артериального давления и вычислительный блок. Эта претензия содержала следующую аналогичную характерную часть:

«..... отличающийся тем, что вычислительный блок для преобразования измеренной кривой артериального давления (7) имеет искусственную нейронную сеть (8), весовые значения которой были определены путем обучения ».

Достаточность
Апелляционный совет сначала рассмотрел, достаточно ли раскрыто изобретение. «Достаточное раскрытие» - это требование к патентным заявкам, которое вытекает из статьи 83 Европейской патентной конвенции (ЕПК).

Статья 83 - это короткая статья, в которой очень просто говорится:

Заявка на европейский патент раскрывает изобретение достаточно ясно и полно, чтобы его мог осуществить специалист в данной области.

Правление заявило, что для этой цели «раскрытие изобретения в заявке должно позволить специалисту в данной области техники воспроизвести техническое учение, присущее заявленному изобретению, на основе его общих специальных знаний».

Что касается обучения нейронной сети, в настоящей заявке указано, что входные данные должны охватывать широкий круг пациентов разного возраста, пола, конституционного типа, состояния здоровья и т.п., чтобы сеть не становилась специализированной.

Однако приложение не раскрывает, какие входные данные подходят для обучения искусственной нейронной сети в соответствии с изобретением, и приложение не раскрывает по крайней мере один набор данных, подходящий для решения технической проблемы изобретения.

Правление заявило, что «обучение искусственной нейронной сети не может поэтому быть переработано специалистом в данной области техники, и поэтому специалист в данной области не может осуществить изобретение».

Таким образом, правление пришло к выводу, что изобретение не было раскрыто в достаточной степени и, следовательно, не отвечало требованиям Статьи 83 EPC выше.

Изобретательский уровень
Интересно, что комиссия также посчитала изобретение недостаточным изобретательским уровнем по той же причине, т.е. изобретение не было раскрыто в достаточной степени.

Заявитель видел проблему, решаемую изобретением, как создание способа и соответствующего устройства, которые гарантируют точное определение сердечного выброса, при этом вычислительные усилия сохраняются в разумных пределах, что позволяет интегрировать его в мобильное и подходящее удобное устройство.

Совет не был убежден, что искусственная нейронная сеть согласно пункту 1 формулы обеспечивает преимущества, заявленные заявителем, поскольку ни пункт формулы, ни описание не содержали подробностей, касающихся обучения искусственной нейронной сети.

В частности, правление заявило, что «простое указание на то, что значения веса определяются путем обучения, не выходит за рамки того, что эксперт понимает с помощью искусственной нейронной сети».

Комиссия посчитала, что заявленная нейронная сеть не была адаптирована для конкретного заявленного приложения. Правление заявило, что, следовательно, была «только неуказанная адаптация значений веса, которая является характером каждой искусственной нейронной сети».