Codefest zu grünen Kunststoffen

Helfen Sie uns, die Zukunft nachhaltiger zu gestalten.

Eine gewisse Vorarbeit hat das EPA bereits in seiner jüngst veröffentlichten Studie zu Patenten für die Kunststoffe der Zukunft geleistet, die verdeutlicht, wie sich das rasche Innovationswachstum bei besser recycelbaren Kunststoffen und entsprechenden Recyclingtechnologien in den Patentdaten nachvollziehen lässt. Die Studie legt auch nahe, dass wegweisende Forschungsbeiträge auf diesem Gebiet ein enormes Potenzial haben, zu marktfähigen Erfindungen zu werden. "Patente für die Kunststoffe der Zukunft" gibt eine hervorragende Einführung in das Thema und liefert allen Interessent/innen erste Anhaltspunkte für die Code-Challenge, die in Folgendem besteht:

Entwicklung kreativer und verlässlicher auf künstlicher Intelligenz basierender Modelle für die automatische Identifizierung von Patenten, die grüne Kunststoffe betreffen.

Teilnahme

Teilnehmen können alle kreativen Köpfe und Talente, die das 18. Lebensjahr vollendet haben und in einem EPO-Mitgliedstaat wohnhaft sind. Anmeldeschluss ist der 13. November 2022. Die Teilnahme ist als Einzelperson oder in Teams von bis zu fünf Personen möglich. Willkommen sind sowohl Teams aus EPA-Bediensteten oder externen Teilnehmenden als auch gemischte Teams.

Um teilnehmen zu können, müssen Sie alle in den Teilnahmebedingungen aufgeführten Kriterien erfüllen.

The prizes

Die Gewinner/innen erhalten eine Trophäe und zusätzlich ein Preisgeld, das sich wie folgt staffelt:

• Sieger/in: 20 000 EUR
• Zweitplatzierte/r: 15 000 EUR
• Drittplatzierte/r: 10 000 EUR

Bewertet werden die Beiträge von erfahrenen Fachleuten aus dem gesamten EPA, die in den Bereichen Nachhaltigkeit, IT, Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz (KI) sowie in der Patentinformation und analyse tätig sind.

	Abderrahim Moumen Abderrahim ist der operative Direktor Datenkommunikation und Anwendungen des EPA. Außerdem ist er einer der Vorsitzenden der Taskforce für KI und Zukunftstechnologien für den operativen Bereich und Mitglied der Arbeitsgruppe zu computerimplementierten Erfindungen und hat Führungsverantwortung im Bereich Normen. Zu seinen Interessensgebieten zählen KI, das Internet der Dinge, Quanteninformatik, 5G, intelligente Antennen und Normen. Bevor er 2000 als Prüfer auf dem Gebiet Antennen und Mikrowellen in das EPA eintrat, hat Abderrahim an der Technischen Universität Delft (Niederlande) im Bereich Telekommunikation und Radartechnologie promoviert.
	Alexander Klenner-Bajaja Alexander leitet das Referat Datenwissenschaft und das strategische KI-Programm des EPA. Er ist Organisator des ersten EPA-internen Codefest und hat die Siegerlösung in ein funktionsfähiges Produkt umgesetzt. Alexander verfügt über umfassende Kenntnisse in den Bereichen maschinelles Lernen sowie KI-Metrik und Evaluierungskriterien.
	Angel Aledo López Angel ist seit Januar 2019 im EPA beschäftigt und wurde im März 2019 zum Chief Technology Officer ernannt. In seiner Laufbahn hat er verschiedene Positionen sowohl auf Management- als auch auf technischer Ebene bekleidet und an der digitalen Transformation mehrerer Organisationen mitgewirkt. Daneben war Angel in der akademischen Forschung, der Entwicklung von Tools für die Verwaltung geistiger Eigentumsrechte und von Unternehmenswebsites tätig und hat umfassende Beratungsleistungen zu modernen Technologien für die Optimierung von Geschäftsprozessen erbracht.
	David Horat David leitet im EPA das Referat Stand der Technik – Datenverwaltung und damit ein internationales Team mit mehr als 100 Mitgliedern und über 1 000 Datenpipelines. Vor seinem Eintritt in das EPA war er IT-Direktor der Plataforma Oceánica de Canarias (PLOCAN), deren digitale Transformation er geleitet hat, und war als Softwareingenieur bei der Europäischen Organisation für Kernforschung (CERN) tätig, wo er ein Grid-Computing-Testsystem aufgesetzt hat, mit dem die Ressourcen von mehr als 300 Datenverarbeitungszentren überwacht wurden. David verfügt über einen Master-Abschluss in Informatik, einen LL.M.-Abschluss in IP-Management und Betriebswirtschaft sowie über ein Zertifikat eines Executive-Leadership-Programms.
	Domenico Golzio Domenico berät derzeit den Chief Information Officer und den Chief Technology Officer des EPA. Davor war er unter anderem Direktor im Bereich Recherche und Prüfung und hat in dieser Position ein Entwicklungsteam für Tools zur Neuheits- und Patentinformationsrecherche geleitet und das KI-Referat aufgebaut. Domenico hat zu unterschiedlichen Aspekten geistiger Eigentumsrechte geforscht, so auch zur Beziehung zwischen Patenten und Innovation, zu Patentinformation, zu internationalen Patentportfolios und zur komparativen Analyse verschiedener Patentsysteme. Bevor Domenico als Prüfer im Bereich Informations- und Kommunikationstechnik in das EPA eingetreten ist, war er als Elektroingenieur in der Telekommunikation sowie in der Automobil- und Luftfahrtindustrie tätig. Er hat einen Abschluss in Physik.
	Marco Bravo Marco ist Direktor Verkaufsförderung Patentwissen und amtierender Direktor Patentdatenmanagement des EPA. Er ist Fachmann für Innovation, Technologietransfer und Kommerzialisierung von IP-Rechten. Er hat vier Technologieunternehmen und einen Business-Angel-Fonds gegründet und über 200 Gründer/innen von Tech-Unternehmen aus verschiedensten Ländern beraten. Seine Berufserfahrung erstreckt sich von der Industrie über Hochschulen und Regierungsbehörden bis hin zur Privatwirtschaft und von Europa über die Vereinigten Staaten bis nach Asien.
	Roberta Romano-Götsch Roberta ist Chief Sustainability Officer des EPA. In ihrer vorherigen EPA-Funktion als Chief Operating Officer zunächst im Bereich Mobilität und Mechatronik und später im Bereich Gesundheitswesen, Biotechnologie und Chemie hat sie Patentprüfer/innen, Manager/innen, Formalprüfer/innen und Verwaltungsangestellte in München, Berlin und Den Haag geführt.  Roberta hat an der Technischen Universität München in organischer Chemie promoviert und anschließend als F&E-Produktmanagerin bei Procter & Gamble gearbeitet, bevor sie 1997 in das EPA eintrat.
	Yann Ménière Yann ist seit 2016 Chefökonom des EPA. Er blickt auf eine langjährige Berufserfahrung als Wirtschaftsberater für patentbezogene Fragen, Innovation und Wachstum zurück, während der er immer wieder in hochrangigen und öffentlichen Foren aufgetreten ist. Vor seinem Dienstantritt im EPA leitete Yann als Professor für Wirtschaftswissenschaften an der Hochschule MINES ParisTech den dortigen Fachbereich Patente und Technologiemärkte. Er hat Vorlesungen über die wirtschaftlichen Aspekte geistigen Eigentums am Imperial College London, an der Katholischen Universität Löwen in Belgien und am CEIPI in Frankreich gehalten. Sein Fach- und Forschungsgebiet sind die wirtschaftlichen Aspekte von Innovation, Wettbewerb und geistigem Eigentum.

Der Wettbewerb findet in fünf Hauptetappen statt:

Donnerstag, 15. September 2022, 12.00 Uhr (MESZ)
Anmeldebeginn!

Registrierung ist geschlossen!

Teilnehmende können sich bis 13. November 2022, 23.59 Uhr (MEZ) anmelden. Alle Teilnehmenden müssen zusammen mit ihrer Anmeldung eine kurze Beschreibung ihres Lösungsvorschlags für die Code-Challenge einreichen. Im Vorschlag muss der geplante Ansatz erläutert werden, die vorgesehene Datenselektion, die mögliche Implementierung des Modells und seine Auswertung müssen kurz beschrieben werden.

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13. und 14. November 2022
Vorauswertung der Beiträge durch die Jury

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Dienstag, 15. November 2022, 12.00 Uhr MEZ
Die Code-Challenge beginnt!

Die Jury teilt den Teilnehmenden das Ergebnis ihrer Vorauswertung mit. Alle erfolgreichen Bewerber/innen erhalten Zugang zu den EP-Volltextdaten und zu Open Patent Services (OPS) und müssen innerhalb von etwas mehr als acht Wochen ihre Lösungen vorlegen, nämlich bis 15. Januar 2023, 23.59 Uhr (MEZ).

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16. Januar bis 3. Februar 2023

Die Jury wertet die vorgelegten Lösungen aus und ermittelt die Finalist/innen der Code-Challenge.

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Montag, 6. Februar 2023

Bekanntgabe der Finalist/innen

Alle Finalist/innen werden zur Preisverleihung des Codefest zu grünen Kunststoffen eingeladen.

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Donnerstag, 23. Februar 2023, 14.00 Uhr (MEZ)

Preisverleihung des Codefest zu grünen Kunststoffen

In der online übertragenen Preisverleihung werden die Gewinner/innen bekannt gegeben und die Preise überreicht. Der genaue Ablauf der Verleihung wird demnächst bekannt gegeben.

Anmeldefrist für die Teilnahme am Wettbewerb ist abgelaufen

Anmeldeschluss

Sonntag, 13. November 2022

Datenschutz

Teilnahmebedingungen

Mehr als 60 Personen haben sich der Challenge gestellt, einen Code für ein KI-Modell zu entwickeln, das den Zugang zu Patentinformationen über grüne Kunststoffe verbessert. Am Ende eines harten Wettbewerbs konnten sechs Finalisten die Jury mit ihrem kreativen Code überzeugen. Sie zeigten, wie ihre Modelle innovativen Menschen dabei helfen könnten, von Patentwissen zu profitieren und den Planeten von Plastikmüll zu befreien.

Verfolgen Sie die Online-Preisverleihung am Donnerstag, den 23. Februar 2023, von 14.00 bis 15.00 Uhr. Alle sechs Finalisten werden ihre genialen Lösungen präsentieren, bevor wir die drei Gewinner bekannt geben.

Seien Sie dabei!

Anmeldung

Die Anmeldung erfolgt über XING SE, erfordert aber kein XING-Profil.

Die Teilnahme am Codefest stand Personen mit Wohnsitz in einem EPO-Mitgliedstaat offen, auch EPA-Bediensteten. An dem Wettbewerb haben sich zahlreiche Einzelpersonen und Teams aus ganz Europa mit kreativen Lösungen für die Ermittlung grüner Kunststoffe beteiligt. Hier sind die Finalisten.

AI4EPO 

Dieses Team nutzte für sein Modell hochmoderne KI-Pipelines und Large-Language-Modelle von OpenAI für Zero-Shot-, Few-Shot- und andere Ansätze und gelangte schließlich zu einem spezifischen neuronalen MLP-Netzwerk für die binäre und Multi-Label-Klassifizierung.

Teammitglieder:

• Dimitrios Skraparlis (EPA)
  Dimitrios Skraparlis ist Patentprüfer beim EPA. Er hat Erfahrung in Industrie und Wissenschaft (Nokia, Toshiba, IBM Research, Siemens, NTUA und als Freelancer) und hat einen PhD (Nationale Technische Universität Athen), einen MSc (Universität Bristol) und ein Diplom in Elektro- und Informationstechnik (Aristoteles-Universität Thessaloniki, Griechenland). Er ist in acht Patenten als Erfinder genannt und hat in mehreren internationalen Fachzeitschriften, Konferenzberichten und Buchkapiteln veröffentlicht. Er begeistert sich für Technologie und KI als Grundlage für Automatisierung und Innovation. 
• Prodromos Malakasiotis
  Prodromos Malakasiotis ist Principal Machine Learning Engineer bei Workable und Gastwissenschaftler an der Wirtschaftsuniversität Athen, wo er promoviert sowie einen MSc in Computerwissenschaft und einen BSc in Informatik erworben hat. Seine Forschungsschwerpunkte sind Deep Learning für die Verarbeitung natürlicher Sprache, und insbesondere semantische Ähnlichkeit bei Texten, Zero- und Few-Shot-Learning und Transfer Learning. Er begeistert sich für die Anwendung von Forschung in der Industrie und die alltäglichen Bedürfnisse. Er hat mehr als 30 wissenschaftliche Aufsätze bei hochrangigen Fachkonferenzen und in Fachzeitschriften veröffentlicht und hat einen h-Index von 19 und einen i10-Index von 27.
• Stavros Vassos
  Stavros Vassos ist CEO und Mitgründer von Helvia.ai, einem Start-up zur Transformation der Geschäftskommunikation durch Einsatz von sprachlicher KI. Er hat einen PhD und einen MSc in KI der Universität Toronto und hat als Dozent an der Universität La Sapienza in Rom gearbeitet. 2008 erhielt er den Outstanding Paper Honorable Mention Award der Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), und 2017 das Seal of Excellence für "StoryBots: Verifiable Storytelling in Conversational Interfaces" im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen der EU.
• Odysseas Diamantopoulos
  Odysseas Diamantopoulos-Pantaleon ist Doktorand im Postgraduiertenprogramm für Computerwissenschaft der Wirtschaftsuniversität Athen (AUEB). Er absolvierte sein Studium der Computerwissenschaft an der AUEB mit Spezialisierung in Datenwissenschaft. Im Nebenfach hat er auch Philosophie am American College of Greece - Deree studiert. Derzeit ist er Research Assistant am Mobile Multimedia Laboratory (MMlab) und arbeitet am EU-H2020-Forschungsprojekt Platoon.

Green Hands 

Da es für dieses Gebiet bisher weder ein Klassifizierungssystem noch beschriftete Daten gibt, schlug Green Hands ein neues Klassifizierungssystem vor und entwickelte eine Strategie, die Patenten automatisch Beschriftungen zuweist, um einen beschrifteten Trainingsdatensatz zu erstellen.

Teammitglieder:

• Gonzalo Moro Pérez (EPA)
  Gonzalo erwarb einen Master-Abschluss auf dem Gebiet Eingebettete Systeme an der TU Eindhoven. Er ist Patentprüfer im EPA und arbeitet im Bereich KI und Quantencomputer. Er verfügt über mehrjährige Programmiererfahrung mit populären Machine-Learning-Frameworks in einem breiten Aufgabenspektrum in Bezug auf die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision.
• Tinting Qiao
  Tinting hat an der Zhejiang University auf dem Gebiet Maschinelles Lernen promoviert. Während ihrer Promotion arbeitete sie auch als Gastwissenschaftlerin an der University of Sydney und an der TU Delft. Ihre Forschungsschwerpunkte sind die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision. Derzeit ist sie als Senior Data Scientist bei Adyen tätig, wo sie KI-basierte Modelle zur Betrugserkennung entwickelt. Sie verfügt über mehrjährige Erfahrung im Bereich Big Data und Popular Deep Learning.

Multimodal Patent Document Classification 

Dieses Team entwickelte eine Deep-Learning-Architektur zur Klassifizierung von Patentdokumenten, indem Merkmale aus Abbildungen und Text zusammengeführt und der multimodale Charakter von Patenten ausgenutzt wurden.

Teammitglieder: 

• Ioannis Mariggis (EPA)
  Ioannis Mariggis hat Elektrotechnik und Elektronik am Imperial College London und an der ETH Zürich studiert. Er schloss sein Masterstudium 2015 ab und spezialisierte sich auf Computerwissenschaft und speziell auf Computer Vision und visuelle 3D-Rekonstruktion. Bis 2017 arbeitete er an diesen Themen an der ETH und wurde danach Softwareentwickler und technischer Leiter für autonomes Fahren, wobei er Wahrnehmungsalgorithmen mit Kameras und Lidar-Systemen entwickelte. Seit April 2022 ist er als Patentprüfer in der Mustererkennung tätig und prüft Patentanmeldungen auf den Gebieten Computer Vision und maschinelles Lernen.
• Athanasios Mariggis (EPA)
  Athanasios Mariggis schloss sein Studium der Elektrotechnik 1986 ab, wobei er sich mit einer Diplomarbeit zu Lichtleitfasern auf den Bereich Telekommunikation spezialisierte. Er arbeitete dann bei ASIC, FPGA und 16 Jahre in Software-F&E-Abteilungen bei Siemens, die ersten zehn im Bereich GHz-Lichtleitfaserkommunikation, B-ISDN und ATM/Internet im Zentrallabor. Später arbeitete er unter anderem an der Implementierung von Taktsynchronisation zwischen Telekommunikationsverbindungen im Femtosekundenbereich. Seit 2002 ist er Patentprüfer im Bereich Telekommunikation und seit 2010 im Bereich Verschlüsselung und prüft Anmeldungen zu Quantenkryptograhie und Blockchain.
• Hendrik Stapelbroek
  Hendrik Stapelbroek studierte Elektrotechnik und Informatik an der Technischen Universität München. In seiner Masterarbeit entwarf er ein multimodales neuronales Netz, bei dem Informationen zur Straßenumgebung und Bewegungskurven von Fahrzeugen kombiniert werden, um künftige Bewegungsmuster des Fahrzeugs vorherzusagen. Im Mai 2019 schloss er sich dem Computer-Vision-Team von Altran an, das später von Capgemini übernommen wurde, und entwickelte Wahrnehmungsalgorithmen für das autonome Fahren mithilfe von Computer Vision und maschinellem Lernen. Seit März 2022 arbeitet er in einem Computer-Vision-Team bei BMW, um moderne Fahrerassistenzsysteme zu entwickeln.

Nikolaos Gialitsis 

Nikolaos entwickelte ein Modell für maschinelles Lernen, das sowohl semantische als auch lexikalische Merkmale umfasst und auf der Grundlage von Patenten und wissenschaftlichen Veröffentlichungen trainiert wurde.

Nikolaos Gialitsis hat nachgewiesene Erfahrung in Datenwissenschaft, Software und maschinellem Lernen in umfangreichen EU-Projekten sowie kommerziellen Projekten. Er hat Forschungsergebnisse bei Spitzenkonferenzen veröffentlicht und seine Expertise auf dem Gebiet der Verarbeitung natürlicher Sprache und des maschinellen Lernens präsentiert. Er hat außerdem zur Full-Stack-Entwicklung von Open-Source-Tools und virtuellen Marktplätzen, Web-Frameworks und von theoretischem Wissen über objektorientierte Prinzipien und Design-Muster beigetragen. In seiner Freizeit organisiert er ehrenamtliche Aktivitäten zur Interdisziplinarität und Wissenschaftskommunikation.

Patent Variables

Das Team wandelte die Aufgabe in eine Sequence-to-Sequence-Challenge um, die die Nutzerschaft aufforderte, grüne Kunststoffe zu definieren, und jeden Patentanspruch mit dieser Hypothese verglich.

Teammitglieder:

• Yaroslav Petrov
  Yaroslav ist Machine Learning Engineer bei Nielsen und arbeitet von Lugano, Schweiz aus. Er hat Computerwissenschaft an der USI Lugano studiert und verbringt seine Freizeit damit, mehr über neue IT-Tools zu lernen oder seine DevOps-Kenntnisse zu verbessern.
• Adam Novak
  Adam kommt aus Lugano, Schweiz, und steht kurz vor seinem Studienabschluss in Wirtschafts- und Finanzwissenschaften. Obwohl er keine formale Ausbildung in KI hat, hat er an mehreren Datenwissenschaftsprojekten für multinationale Unternehmen mitgearbeitet.
• Michael Mazourik
  Michael kommt aus Delémont im Kanton Jura. Er hat Künstliche Intelligenz an der USI Lugano und der ETH Zürich für seinen Masterabschluss studiert und im Bereich Technologieberatung für EY gearbeitet. Er freut sich darauf, seine Kenntnisse in den Bereichen Verarbeitung natürlicher Sprache, Knowledge Graph und KI fokussiert auf die IP-Industrie anzuwenden.
• Konstantinos Samaras-Tsakiris
  Konstantinos hat Elektro- und Informationstechnik in Griechenland studiert und verbringt seine Zeit zwischen Genf und Zürich. Er arbeitete mehrere Jahr als Softwareentwickler beim CERN und ist nun ML-Engineer bei einem Neurotechnologieunternehmen in Zürich.

IP.appify 

Thomas verwendete eine Gradientenverstärkungsmaschine und setzte auf hohe Probeneffizienz, unverzerrte Validierungsmetriken und Maximierung der Spezifität.

Teammitglieder:

• Thomas Eißfeller
  Thomas schloss sein Studium an der Technischen Universität München 2012 mit der Promotion in Theoretischer Halbleiterphysik mit Schwerpunkt Quantencomputer ab. Nach einer Post-doc-Stelle begann er 2013 als Trainee in der Patentanwaltskanzlei WESER & Kollegen. Er wurde 2017 als deutscher Patentanwalt und 2018 als Vertreter vor dem EPA zugelassen. Er ist Mitgründer von IP.appify, einem Start-up, das sich auf elektronische Dienstleistungen für Patentfachleute spezialisiert hat. Seine Tätigkeit im Bereich KI begann mit einem Computer-Vision-Projekt, und heute liegt sein Hauptinteresse auf KI-basierten Sprachmodellen, vor allem maschineller Übersetzung.