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BPatG, Beschluss vom 3. November 2021 - 19 W (pat) 32/20
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- Court
- BPatG München
- Location
- München
- Judicial body
- 19. Senat
- Decision date
- 03 November 2021
- Document type
- Beschluss
- Docket number
- 19 W (pat) 32/20
- ECLI
- Not published
- Document number
- JURE219030236
- Decision name
- Not published
- Material fingerprint
- sha256:b83d0657a0909cc42840199ff688b2a85767de5698d08e98044265bb2d096f27
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[01]Rn. 125 · randnummer-125 125 Selbst wenn der Fachmann möglicherweise noch davon ausgehen wird, dass Einflussgrößen und Verschleißindikatoren ermittelt , Lastzyklen reproduziert , Methoden aus dem Bereich Machine Learning sowie künstliche neuronale Netze und Zeitreihenanalyse angewendet werden sollen, ist es offensichtlich, dass es sich bei den Angaben „Verbrennungsmotor“, „Trainingsdaten“ und „Motorsteuergerät“ nicht um Verfahrensschritte handelt.…
[02]Rn. 138 · randnummer-138 …Es wird lediglich erklärt, dass der jeweilige „gemessene“ Schadensindikator die „Zielgröße“ eines künstlichen neuronalen Netzwerks ist, in das die Einflussgrößen integriert oder gemittelt und zusammengefasst eingegeben werden.…
[03]Rn. 140 · randnummer-140 …Nachdem die künstlichen neuronalen Netze trainiert seien, sollten ihre Parameter in das Motorsteuergerät kalibriert werden, wobei das Motorsteuergerät zur Betriebszeit des Verbrennungsmotors die Einflussgrößen messe, integriere oder diese mittele (die Seiten 7 und 8 übergreifender Absatz).…
[04]Rn. 141 · randnummer-141 …uf das zu bildende Modell , welches in das Motorsteuergerät implementiert werden und laut Beschreibungseinleitung für die technische Lehre der Anmeldung in Abgrenzung zu herkömmlichen Verfahren aus „mehreren künstlichen neuronalen Netzen“ bestehen soll (Seite 2, letzter Absatz und Seite 3, erster Absatz), liefert die Beschreibung im Wesentlichen lediglich folgende Informationen:
[05]Rn. 142 · randnummer-142 142 Das sogenannte „Degradationsmodell“ bestehe aus „mehreren künstlichen neuronalen Netzen, die je ein Verschleißverhalten eines Schadensindikators prädizieren“, und werde durch „Machine Learning“ gebildet (Seite 3, Zeilen 5 bis 10), wobei die Modellierung durch ein Training der Algorithmen im Motorsteuergerät stattfinde (Seite 5, 4.…
[06]Rn. 143 · randnummer-143 …Alle Einflussgrößen würden integriert oder gemittelt und zum Eingangsvektor des künstlichen neuronalen Netzwerks zusammengefasst, wobei die Zielgröße der jeweilige gemessene (Ölanalyse) Schadensindikator sei (Figur 3 i.…
[07]Rn. 144 · randnummer-144 …Struktur des künstlichen neuronalen Netzwerks wird in der Anmeldung jedoch nicht beschrieben, und zwar weder, wie viele künstliche Neuronen sich auf wie vielen Schichten (einschichtig oder mehrschichtig, hidden layers) befinden, noch wie diese miteinander verbunden sind (z.…
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