Caracterização de um domínio tecnológico pela análise patentométrica : um estudo sobre a inteligência artificial no Brasil
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/271860 |
Resumo: | A presente pesquisa, de natureza básica, do tipo descritiva e com abordagem qualiquantitativa, tem como objetivo caracterizar o domínio tecnológico formado pelas patentes em Inteligência Artificial no Brasil. Analisa 720 patentes em Inteligência Artificial recuperadas na base do Instituto Nacional da Propriedade Industrial. Apresenta como objetivos caracterizar as patentes de inteligência artificial em relação às instituições depositantes, inventores, áreas de classificação e data de registro; identificar a aplicação da Inteligência Artificial nas principais áreas de classificação; analisar as redes de colaboração dos inventores e identificar as citações às patentes depositadas por residentes brasileiros, além de identificar os fatores sociológicos que potencializam a produção de patentes, relacionados ao desenvolvimento de tecnologias, infraestrutura e recursos financeiros e humanos. Utiliza para isso, procedimentos patentométricos e de análise de domínio, sob uma abordagem histórica e epistemológica. Observou-se que o depósito de patentes se iniciou na década de 1990, com crescimento a partir de 2016. O Brasil é o país que mais deposita no Instituto Nacional da Propriedade Industrial, seguido pelos Estados Unidos da América. A área da Física é a que mais detém patentes, cujos depositantes globais são, na maioria, empresas privadas. As patentes globais demonstram fraca colaboração entre países, porém há marcante colaboração entre inventores. Nas patentes depositadas por residentes brasileiros há predominância do depósito realizado por pessoas físicas, com a presença de colaboração entre os inventores. Nas patentes depositadas por residentes brasileiros há predominância do depósito realizado por pessoas físicas, com a presença de colaboração entre os inventores. As patentes apresentam a aplicação da Inteligência Artificial em sistemas e métodos relacionados ao processamento de dados, principalmente por imagem. Mais da metade dos inventores possuem pós-graduação. Uma pequena porcentagem das patentes é citada, com a maioria delas recebendo uma citação. As patentes são geradas por depositantes que investem no desenvolvimento da Inteligência Artificial. A pesquisa conclui que o patenteamento em Inteligência Artificial no Brasil utiliza técnicas modernas e vem apresentando crescimento, enquanto a colaboração é limitada e poucas patentes são citadas. |
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Morandin, Janaina Lais Pacheco LaraMoura, Ana Maria Mielniczuk de2024-02-10T05:07:19Z2023http://hdl.handle.net/10183/271860001195411A presente pesquisa, de natureza básica, do tipo descritiva e com abordagem qualiquantitativa, tem como objetivo caracterizar o domínio tecnológico formado pelas patentes em Inteligência Artificial no Brasil. Analisa 720 patentes em Inteligência Artificial recuperadas na base do Instituto Nacional da Propriedade Industrial. Apresenta como objetivos caracterizar as patentes de inteligência artificial em relação às instituições depositantes, inventores, áreas de classificação e data de registro; identificar a aplicação da Inteligência Artificial nas principais áreas de classificação; analisar as redes de colaboração dos inventores e identificar as citações às patentes depositadas por residentes brasileiros, além de identificar os fatores sociológicos que potencializam a produção de patentes, relacionados ao desenvolvimento de tecnologias, infraestrutura e recursos financeiros e humanos. Utiliza para isso, procedimentos patentométricos e de análise de domínio, sob uma abordagem histórica e epistemológica. Observou-se que o depósito de patentes se iniciou na década de 1990, com crescimento a partir de 2016. O Brasil é o país que mais deposita no Instituto Nacional da Propriedade Industrial, seguido pelos Estados Unidos da América. A área da Física é a que mais detém patentes, cujos depositantes globais são, na maioria, empresas privadas. As patentes globais demonstram fraca colaboração entre países, porém há marcante colaboração entre inventores. Nas patentes depositadas por residentes brasileiros há predominância do depósito realizado por pessoas físicas, com a presença de colaboração entre os inventores. Nas patentes depositadas por residentes brasileiros há predominância do depósito realizado por pessoas físicas, com a presença de colaboração entre os inventores. As patentes apresentam a aplicação da Inteligência Artificial em sistemas e métodos relacionados ao processamento de dados, principalmente por imagem. Mais da metade dos inventores possuem pós-graduação. Uma pequena porcentagem das patentes é citada, com a maioria delas recebendo uma citação. As patentes são geradas por depositantes que investem no desenvolvimento da Inteligência Artificial. A pesquisa conclui que o patenteamento em Inteligência Artificial no Brasil utiliza técnicas modernas e vem apresentando crescimento, enquanto a colaboração é limitada e poucas patentes são citadas.This research, of basic nature, descriptive and with a qualitative-quantitative approach, aims to characterize the technological domain formed by Artificial Intelligence patents in Brazil. It analyzes 720 artificial intelligence patents retrieved from the National Institute of Industrial Property. Its objectives are to characterize the Artificial Intelligence patents in terms of filing institutions, inventors, classification areas and date of registration; to identify the application of Artificial Intelligence in the main classification areas; to analyze the inventors' collaboration networks and to identify the citations to patents filed by Brazilian residents; as well as to identify the sociological factors that promote the production of patents, related to the development of technologies, infrastructure and financial and human resources. It uses patentometric and domain analysis procedures from a historical and epistemological approach. It was observed that patent filings began in the 1990s, with growth since 2016. Brazil is the country that files the most patents with the National Institute of Industrial Property, followed by the United States of America. Physics is the field with the most patents, and the majority of global applicants are private companies. Global patents show little collaboration between countries, but there is strong collaboration between inventors. For patents filed by Brazilian residents, there is a predominance of applications by individuals, with the presence of collaboration between inventors. The patents show the application of Artificial Intelligence in systems and methods related to data processing, mainly image processing. More than half of the inventors have a postgraduate degree. A small percentage of the patents are cited, with the majority receiving one citation. The patents are generated by applicants investing in the development of Artificial Intelligence. It concludes that patenting in Artificial Intelligence in Brazil uses modern techniques and is growing, while collaboration is limited and few patents are cited.application/pdfporPatentesInteligência artificialPatentometricsDomain analysisArtificial intelligenceCaracterização de um domínio tecnológico pela análise patentométrica : um estudo sobre a inteligência artificial no Brasilinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulFaculdade de Biblioteconomia e ComunicaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da InformaçãoPorto Alegre, BR-RS2023mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001195411.pdf.txt001195411.pdf.txtExtracted Texttext/plain275424http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/271860/2/001195411.pdf.txt09f2870c7254e3a8298d5d952cfed678MD52ORIGINAL001195411.pdfTexto completoapplication/pdf1306777http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/271860/1/001195411.pdf7d27959f6859867dbf06c9e7b49b0d54MD5110183/2718602024-04-30 06:46:42.03117oai:www.lume.ufrgs.br:10183/271860Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532024-04-30T09:46:42Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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