← Zurück zum KI-RechtsprechungsmonitorDauerhaftes amtliches EntscheidungsdossierBPAT
BPatG, Beschluss vom 3. November 2021 - 19 W (pat) 32/20
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Dieses Dossier dokumentiert amtliche Metadaten und exakte Textfundstellen. Es ist weder Rechtsberatung noch eine Bewertung der Entscheidung.
Fundstelle ≠ Rechtsauslegung · Dokument ≠ VerfahrenDie veröffentlichte Identität des Dokuments
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- Gericht
- BPatG München
- Ort
- München
- Spruchkörper
- 19. Senat
- Entscheidungsdatum
- 03. November 2021
- Dokumenttyp
- Beschluss
- Aktenzeichen
- 19 W (pat) 32/20
- ECLI
- Nicht veröffentlicht
- Dokumentnummer
- JURE219030236
- Entscheidungsname
- Nicht veröffentlicht
- Material-Fingerprint
- sha256:b83d0657a0909cc42840199ff688b2a85767de5698d08e98044265bb2d096f27
Jede exakte Textfundstelle
Eine Fundstelle zeigt nur, dass die dokumentierte Suchregel im veröffentlichten Text anschlägt. Lies den amtlichen Kontext, bevor du weitergehende Schlüsse ziehst.
[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.…
Prüf den amtlichen Ausgangstext
Der amtliche Text bleibt maßgeblich. Beobachtungszeiten beschreiben unseren Abruf und nicht den Verlauf des Verfahrens.
- Zuerst beobachtet
- Zuletzt beobachtet
Suchregeln
Deterministisch in den Bestand aufgenommen
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Aussagegrenze
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