Akademisches Forschungsprogramm (ARP)

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Die nächste Ausschreibung für 2025 geplant.

Das EPA weiß um die Bedeutung einer qualitativ hochwertigen Forschung im Bereich des patentbezogenen geistigen Eigentums: sie dient der Information politischer Entscheidungsträger und erleichtert fundierte unternehmerische Entscheidungen in einem Umfeld, in dem immaterielle Vermögenswerte, Innovation und geistige Eigentumsrechte eine zentrale wirtschaftliche Rolle spielen. Mit unserem seit 2017 bestehenden Forschungsprogramm (EPA-ARP) möchten wir insbesondere die akademische Forschung im Bereich der geistigen Eigentumsrechte fördern und die Verbreitung von Forschungsergebnissen unterstützen.

Um eine effektive Forschungszusammenarbeit zu ermöglichen, unterstützen wir Kooperationsprojekte, bei denen wissenschaftliche Partnerinstitutionen zusammen an umfangreicheren Projekten mit größerem Budget und längerer Laufzeit arbeiten und potenziell verschiedene Abteilungen des EPA mitwirken können.

In diesem Jahr umfasst das EPA-ARP zwei Schwerpunktbereiche:

• Schwerpunktbereich A: Die neuen Grenzen der Innovation (ein Forschungsbereich)
• Schwerpunktbereich B: Digitale Technologien für geistiges Eigentum (zwei Forschungsbereiche).

Jeder dieser beiden Schwerpunkte konzentriert sich auf einen klar definierten Forschungsbereich und wird von den entsprechenden Abteilungen des EPA unterstützt.

Den durch das EPA-ARP geförderten Forscherinnen und Forschern winken folgende Vorteile:

• Forschungszusammenarbeit unter Einbeziehung relevanter Abteilungen des EPA
• Forschungsprogramme, die aus einer konsistenten Reihe von Teilprojekten aufgebaut sind
• die Möglichkeit der Einbeziehung wissenschaftlicher Partnerinstitutionen
• mehr Zeit für die Durchführung des Forschungsprojekts
• ein attraktives Beihilfepaket im Wert von bis zu 150 000 EUR für jedes geförderte Projekt

Schwerpunktbereich A, Forschungsbereich 1: Von der universitären Forschung zu Innovationsökosystemen

Creative industries increasingly rely on collaboration and technology transfer with research institutions to expand their knowledge base, seize innovation opportunities and develop competitive advantages to sustain long-term growth. However, the innovation potential of university-industry ecosystems is rarely exploited to its full extent. Increasing the impact of university research on the economy remains a key policy objective in Europe. Further evidence is needed in particular to understand how technology transfer works between universities and industry and to identify levers to maximise the impact of this transfer.

This stream calls for projects focusing on the impact of academic research on industrial innovation and the economy. Universities and public research organisations are key players in today's innovation ecosystems and a major source of scientific breakthroughs with disruptive potential for the economy.

We therefore welcome the submission of proposals for research schemes addressing the following thematic areas:

• SA-RA1-TA1: Measuring the impact of scientific research on global technological change - Proposals are invited to develop methods to detect emerging technologies stemming from fundamental research, monitor their diffusion and assess their impact on the direction and speed of technological change in the global economy.
• SA-RA1-TA2: Value creation through university-industry technology transfer in Europe - Proposals are invited to develop methods and data to track the existing channels for collaboration and technology transfer from academic labs to market, identify the innovation ecosystems of European universities and benchmark the impact of the research on the economic performance of local ecosystems and the broader economy.
• SA-RA1-TA3: Enhanced use of patents for university-industry technology transfer - Proposals are invited to assess the role played by the patent system and related stakeholders and institutions (e.g. academic inventors, technology transfer offices and other intermediaries, regulatory frameworks) and identify best practices and framework conditions to foster the commercialisation of academic inventions.

Schwerpunktbereich B, Forschungsbereich 2: KI für die Aus- und Weiterbildung im IP-Bereich

With the aim of increasing access to patent knowledge by bringing innovation and learning together, funding is available under the EPO ARP for research on the application of AI and digital technologies to IP training and education. Three interrelated lines of research touching upon methodologies, communication channels and formats will feed knowledge on IP training and education for the future. They will guide the design of EPO educational programmes while also contributing to IP training and education worldwide and, more broadly, to contemporary learning.

We invite proposals for research schemes addressing the following thematic areas:

• SB-RA2-TA1: Impact and use of augmented reality and gamification - This thematic area relates to the impact and use of AI and digital technologies to develop new educational methodologies and settings, namely augmented reality (AR) and gamification. Regarding AR, simulations and superimposed objects mimicking the real world and enhancing the perception of reality stimulate immersive learning. In the case of gamification, the psychological and pedagogical shaping of mock trials, case scenarios and role plays can benefit from AI(ed) for IP: new knowledge about creating virtual learning environments based on challenges, and automated generation of plots and scenarios, are among the practical materialisations.
• SB-RA2-TA2: Impact and use of various channels: image, video and audio - This research area focuses on the impact of the available image, video and audio channels to funnel training and education, namely image, video and audio. The boom in video content in the last 15 years is now being echoed by a similar boom in audio content, notably in the form of podcasts and audiobooks. Research focusing on the use of audio content for training and education and the extent to which audio contributes to, complements or is superior to video, could guide the format of future learning resources.
• SB-RA2-TA3: Relevance of intelligent tutoring systems to IP education - This third area concerns intelligent tutoring systems (ITS) and their relevance for IP training and education. Research proposals should deliver evidence and submit proposals on the use of AI techniques to simulate one-on-one human tutoring, delivering learning activities best matched to a learner's cognitive needs and providing targeted and timely feedback, all without an individual teacher having to be present. The use of predictive machine learning in personalised learning and adaptive learning development, the relevance of modifying learning goals and outcomes and the explosion of emotional AI to shape IP educational content are related sub-areas of research interest to make ITS increase the speed and quality of IP learning.

Schwerpunktbereich B, Forschungsbereich 3: KI im Patentwesen

Patente sind eine faszinierende Herausforderung für die Forschung auf dem Gebiet der Verarbeitung natürlicher Sprache wie auch der Computer Vision ("maschinelles Sehen"). Die sprachliche Komplexität sowie die Erstellung der technischen Zeichnungen fordern nicht nur die hellsten Köpfe, sondern auch die besten Maschinen heraus, d. h. modernste KI-Algorithmen wie komplexe Transformer-Modelle oder tiefe neuronale Netze (Convolutional Networks). Dieses Forschungsvorhaben hat zwei Ziele:

• Sensibilisierung für Patente als lohnende Datenquelle im Bereich KI und maschinelles Lernen
• Unterstützung patentbezogener wissenschaftlicher Forschung mit einem potenziellen direkten Mehrwert für die Projekte und Programme des EPA

 

• SB-RA3-TA1: KI-basierte Patentzusammenfassungen für Modelltraining und Inferenz
  Patente variieren in ihrer Länge und verwenden eine komplexe Sprache mit häufigen Wiederholungen und Hintergrundinformationen, die nicht zur Erfindung beitragen. Das Ermitteln der relevanten Informationen im unstrukturierten Teil kann ein wertvoller Ausgangspunkt für nachgelagerte Anwendungen sein. Dieses Forschungsvorhaben soll untersuchen, ob eine mittels maschinellem Lernen erstellte Patentzusammenfassung sich vorteilhaft auf die Leistung nachgelagerter Modelle wie automatisierte Klassifizierung und/oder Patentrecherche auswirken kann.
• SB-RA3-TA2: Synthetische Datengenerierung bei geringen Datenressourcen
  Bei der Patentklassifizierung liegt die Komplexität der Aufgabe darin, dass das Klassifikationssystem CPC derzeit über 270 000 Symbole umfasst. Zu vielen dieser Symbole gibt es nur wenige Daten. Das Forschungsvorhaben soll untersuchen, wie die Datenmenge für KI-basierte Klassifikatoren in diesen Szenarien am besten erhöht werden kann, um unausgewogene Datensätze zu kompensieren und letztlich die Klassifizierungsleistung für ein bestimmtes Basismodell zu verbessern. Durch Trainieren  modernster Transformer-Modelle soll eine erhöhte oder synthetische Datengenerierung erreicht werden, indem synthetische Patenttexte für diese Klassen mit ausreichender Spezifität generiert werden, sodass ein Signal erzeugt wird, ohne die Grenzen zu anderen Klassen abzuschwächen.
• SB-RA3-TA3: Multimodale Informationsverwertung
  Wichtige Teile des Inhalts von Patenten sind in grafischen Abbildungen enthalten, den Zeichnungen. Dieses Forschungsvorhaben soll untersuchen, inwieweit Kombinationen von Abbildungen und dazugehörigen Texten dazu genutzt werden können, Bildsuchalgorithmen zu trainieren, um konzeptuell verwandte Bilder anhand von Pixel- und Sprachinformationen zu finden.

Unser Angebot

Das akademische Forschungsprogramm des EPA stellt finanzielle Unterstützung für gezielte kooperative Forschungsprojekte bereit. Für jeden Schwerpunktbereich steht ein Budget von insgesamt 300 000 EUR zur Verfügung, mit dem Forschungsprojekte für eine Dauer von mindestens zwei und höchstens drei Jahren unterstützt werden. Die ausgewählten Forschungsprojekte erhalten Beihilfen in Höhe von bis zu 150 000 EUR. Vorrangig berücksichtigt werden ehrgeizige Projekte, die auf politisch relevante Ergebnisse abzielen und deren Methodik vom EPA für weitere Studien eingesetzt werden kann.

Während der Laufzeit des Forschungsprojekts geben die beteiligten EPA-Abteilungen ihr Fachwissen an die Forschungsteams weiter.

Die Abschlussberichte der Forschungsprojekte werden zu weiteren Veröffentlichungen in hochrangigen Peer-Review-Publikationen führen. Außerdem werden sie für weitere Studien und Publikationen des EPA verwendet.

Ihre Bewerbung

Auswahlkriterien

Besonders interessiert sind wir an Kooperationsforschungsprojekten mit mehreren Partnern aus dem akademischen Bereich. Ein weiterer Aspekt, auf den wir Wert legen, ist die Möglichkeit, dass EPA-Abteilungen in die Zusammenarbeit eingebunden werden und von den Projektergebnissen profitieren können.

Projektvorschläge können von einzelnen Forschungsinstituten oder Gruppen von Instituten eingereicht werden. Im letzteren Fall können die Forschungsinstitute weltweit ansässig sein, solange der Bewerber (Vertragspartner) seinen Sitz in einem der Mitgliedstaaten der Europäischen Patentorganisation hat. Die Staatsangehörigkeit der leitenden oder mitwirkenden Forscherinnen und Forscher ist dabei unerheblich.

Ob Ihr Projektvorschlag thematisch relevant ist, wird im Rahmen von Peer-Reviews durch ein Team unabhängiger Fachkolleginnen und -kollegen geprüft. Bitte beachten Sie, dass das für das akademische Forschungsprogramm zuständige EPA-Team Sie während des Bewerbungsverfahrens nicht zum Projektinhalt beraten und Ihnen auch kein Feedback geben kann.

Auswahlverfahren

Alle Vorschläge werden von externen Expertinnen und Experten des jeweiligen Forschungsgebiets geprüft. Die Beihilfen werden vom Wissenschaftlichen Ausschuss des Programms unter Vorsitz des Direktors Patentakademie und EEP vergeben, in dem auch Fachleute aus den betreffenden Abteilungen des EPA sitzen.

Die Forschungsvorschläge werden nach folgenden Kriterien bewertet:

• Aspekte der Forschungszusammenarbeit
• Originalität und Innovativität der Forschungsfrage
• potenzielle politische/wirtschaftliche/gesellschaftliche Auswirkungen
• transformative Wirkung (potenzielle Anwendung der Forschungsergebnisse)
• Multidisziplinarität (insbesondere beim Schwerpunktbereich B)
• Klarheit und Qualität des vorgeschlagenen Forschungsprojekts und seiner Methodik
• Fähigkeit zur erfolgreichen Abwicklung des Projekts
• Relevanz des vorgeschlagenen Budgets

So bewerben Sie sich

Die nächste Ausschreibung wird 2025 eröffnet.

Fragen richten Sie bitte an arp@epo.org.