Akademisches Forschungsprogramm (ARP)

A group of young people around laptops

Bewerben Sie sich bis zum 15. Oktober 2021 um eine Beihilfe für Ihr Forschungsvorhaben.

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

ARP budget distribution across research areas

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

Die kreativen Branchen sind immer mehr auf Kooperationen und den Technologietransfer mit Forschungseinrichtungen angewiesen, um ihre Wissensbasis zu erweitern, Innovationschancen zu nutzen, Wettbewerbsvorteile zu entwickeln und auf diese Weise langfristiges Wachstum zu sichern. Leider wird das Innovationspotenzial von Ökosystemen aus Universitäten und industriellen Akteuren selten voll ausgeschöpft. Den Einfluss der universitären Forschung auf die Wirtschaft zu steigern ist nach wie vor ein ganz entscheidendes politisches Ziel in Europa. Es bedarf weiterer Erkenntnisse, insbesondere um besser zu verstehen, wie der Technologietransfer zwischen Universitäten und Industrie funktioniert, und um zu erkennen, welche Hebel betätigt werden können, damit dieser Transfer die größtmögliche Wirkung entfaltet.

In diesem Schwerpunktbereich sind also Projekte gefragt, in deren Mittelpunkt der Einfluss wissenschaftlicher Forschung auf Innovation und auf die Wirtschaft steht. Universitäten und öffentliche Forschungseinrichtungen sind die Hauptakteure in den Innovationsökosystemen von heute. Sie sind eine bedeutende Quelle, aus der wissenschaftliche Durchbrüche mit Umwälzungspotenzial für die Wirtschaft hervorgehen.

Wir freuen uns daher über Vorschläge für Forschungsvorhaben, die sich mit den folgenden Themen befassen:

SA-RA1-TA1: Messung des Einflusses wissenschaftlicher Forschung auf den globalen technologischen Wandel
Wir rufen zu Forschungsprojekten auf, in deren Rahmen Methoden entwickelt werden, die es ermöglichen, auf der Grundlagenforschung basierende neu entstehende Technologien zu identifizieren, ihre Ausbreitung zu verfolgen und ihre Auswirkungen auf die Stoßrichtung und die Geschwindigkeit des technologischen Wandels in der globalen Wirtschaft zu bewerten.

SA-RA1-TA2: Wertschöpfung durch Technologietransfer von Universitäten zur Industrie in Europa
Gefragt sind außerdem Vorschläge für Forschungsprojekte zur Erarbeitung von Methoden und Gewinnung von Daten, die es ermöglichen, bestehende Kanäle für die Zusammenarbeit und den Technologietransfer von den Forschungslaboren auf den Markt zu verfolgen und Innovationsökosysteme europäischer Universitäten zu identifizieren, und die Maßstäbe liefern, um die Auswirkungen der Forschung auf die Wirtschaftsleistung lokaler Ökosysteme und der Gesamtwirtschaft bewerten zu können.

SA-RA1-TA3: Verstärkter Einsatz von Patenten für den Technologietransfer von Universitäten zur Industrie
Erbeten werden auch Vorschläge für Projekte, in denen untersucht wird, welche Rolle das Patentsystem und damit in Zusammenhang stehende Akteure und Institutionen spielen (z. B. Hochschulerfinder, Technologietransferzentren und andere Vermittlungsstellen, rechtliche Rahmen), und in deren Rahmen vorbildliche Verfahren und Rahmenbedingungen identifiziert werden, die die Vermarktung von Hochschulerfindungen begünstigen.

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

Um den Zugang zu Patentwissen zu verbessern, indem man Innovation und Lernen zusammenbringt, werden im Rahmen des EPA-ARP Mittel für Forschung zur Verfügung gestellt, die sich mit dem Einsatz von KI und digitalen Technologien in der Aus- und Weiterbildung im IP-Bereich beschäftigt. Das Wissen, das wir in Zukunft für die Aus- und Weiterbildung im IP-Bereich benötigen, speist sich aus drei miteinander zusammenhängenden Forschungslinien, die sich mit Methoden, Kommunikationskanälen und Formaten befassen. Sie werden nicht nur die Gestaltung von Schulungsprogrammen des EPA bestimmen, sondern auch einen Beitrag für die weltweite IP-Aus- und Weiterbildung sowie für zeitgemäßes Lernen ganz allgemein leisten.

Hier freuen wir uns über Vorschläge für Forschungsprojekte, die sich mit den folgenden Themen befassen:

SB-RA2-TA1: Einfluss und Einsatz erweiterter Realität und Gamifizierung
Bei diesem Themenbereich geht es um die Auswirkungen und den Einsatz von KI und digitalen Technologien zur Entwicklung neuer Lehr- und Lernmethoden und -settings, nämlich der erweiterten Realität (Augmented Reality, AR) und der Gamifizierung. Bei der AR stimulieren Simulationen und eingeblendete bzw. überlagerte Objekte, die die reale Welt nachahmen und die Wahrnehmung der Realität erweitern, immersives Lernen. Mithilfe von Gamifizierung lässt sich die psychologische und didaktische Gestaltung von Probetests, Fallszenarien und Rollenspielen durch KI in der Bildung für den IP-Bereich aufwerten: Neue Erkenntnisse für die Entwicklung virtueller Lernumgebungen auf der Basis von "Challenges", automatisierte Generierung von Plots und Szenarien sind nur einige der praktischen Aspekte in diesem Bereich.

SB-RA2-TA2: Einfluss und Einsatz unterschiedlicher Kanäle: Bilder, Video- und Audioeinsatz
Bei diesem Forschungsbereich geht es um den Einfluss der zur Verfügung stehenden Bild-, Video- und Audiokanäle in der Aus- und Weiterbildung. Während in den letzten 15 Jahren die Videoinhalte Hochkonjunktur hatten, lässt sich aktuell ein ähnlicher Boom für Audioinhalte beobachten - man denke nur an Podcasts und Hörbücher. Formate für künftige Lernressourcen könnten sich an Forschungsergebnissen orientieren, bei denen es um den Einsatz von Audioinhalten beim Lernen geht und auch darum, inwieweit Audioinhalte zu Videoinhalten beitragen, diese ergänzen oder ihnen gar überlegen sind.

SB-RA2-TA3: Relevanz intelligenter Tutorensysteme in der Aus- und Weiterbildung im IP-Bereich
Dieser dritte Bereich betrifft intelligente Tutorensysteme (ITS) und ihre Relevanz für die Aus- und Weiterbildung im IP-Bereich. Hier freuen wir uns auf Ihre Vorschläge für Forschungsvorhaben, in denen aufgezeigt wird, wie KI-Verfahren zur Simulation von 1:1-Unterricht mit einem menschlichen Lehrer eingesetzt werden, und im Rahmen derer weitere Einsatzmöglichkeiten vorgeschlagen werden, bei denen die Lernaktivitäten optimal auf die kognitiven Bedürfnisse des Lernenden abgestimmt sind und dieser gezielt und zeitnah Feedback erhält, ohne dass ein menschlicher Lehrer anwesend sein muss. Der Einsatz von prädiktivem maschinellem Lernen im Bereich des personalisierten Lernens, die Entwicklung adaptiver Lernmethoden, die Relevanz der Modifizierung von Lernzielen und ‑ergebnissen und der rasant wachsende Einfluss der emotionalen KI bei der Gestaltung von Schulungsinhalten im IP-Bereich - all das sind Teilaspekte dieses Bereichs, bei denen Forschung dazu beitragen könnte, dass ITS auch im IP-Bereich zu schnelleren Lernerfolgen und höherer Lernqualität führen.

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

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.

Weitere Informationen finden Sie im Bewerbungsformular (das auch die Richtlinien enthält), das oben rechts auf dieser Seite zum Download zur Verfügung steht.

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.

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

Wir gehen davon aus, dass alle Bewerber bis Mitte Dezember über den Ausgang informiert werden.

Die Bewerbungen müssen in englischer Sprache abgefasst sein. Das Bewerbungsformular für 2021 steht oben rechts auf dieser Seite zum Download zur Verfügung. Hinweise zum Ausfüllen finden Sie in den darin enthaltenen Richtlinien.

Einsendeschluss für die Bewerbung ist der 15. Oktober 2021.

Fragen und ausgefüllte Bewerbungen richten Sie bitte an arp@epo.org.

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