Codefest zu grünen Kunststoffen: Bekanntgabe der Finalisten

6. Februar 2023

Das Europäische Patentamt (EPA) hat sechs Finalisten für sein erstes öffentliches Codefest bekannt gegeben. Ende 2022 haben sich rund 60 Einzelpersonen und Teams der Aufgabe gestellt, einen KI-Code zu schreiben, der den Zugang zu Patentinformationen über grüne Kunststoffe verbessert und dazu beiträgt, den Planeten von Plastikmüll zu befreien.

Alle Finalisten stellen ihren kreativen Code auf der Online-Preisverleihung am Donnerstag, den 23. Februar 2023 um 14.00 Uhr MEZ vor, ehe die Gewinner bekannt gegeben werden. Die Veranstaltung wird auch zeigen, wie die ins Finale gelangten KI-Lösungen zu den Zielen der Vereinten Nationen für nachhaltige Entwicklung (SDG) beitragen könnten, insbesondere zu nachhaltigem Konsum und nachhaltiger Produktion (SDG 12). 

Näheres über die Finalisten

Der erste Platz ist mit einem Preisgeld von 20 000 EUR dotiert, für den zweiten und den dritten Platz gibt es 15 000 EUR bzw. 10 000 EUR. Angesichts des Teilnehmerfelds aus internen EPA-Beschäftigten, externen Wettbewerbern aus ganz Europa und mehreren gemischten Teams stellt sich die Frage, wer einen der begehrten Plätze auf dem Podium einnehmen wird.

Die Lösungen umfassen verschiedenste Techniken, darunter neuronale Netzwerke, Gradientenverstärkungsmaschinen, Transformermodelle, Feintuning von Sprachmodellen und ein Sequence-to-Sequence-Ansatz. Dies sind die sechs Finalisten. Eine vollständige Liste der Teammitglieder und eine vollständige Zusammenfassung jeder Lösung finden Sie auf der offiziellen Veranstaltungsseite, wo Sie sich auch zur Preisverleihung anmelden können (siehe unten).

• AI4EPO, Griechenland und Niederlande
  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.

• Green Hands, Niederlande
  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.

• IP.appify, Deutschland
  Thomas Eißfeller verwendete eine Gradientenverstärkungsmaschine und setzte auf hohe Probeneffizienz, unverzerrte Validierungsmetriken und Maximierung der Spezifität.

• Multimodal Patent Document Classification, Deutschland und Niederlande
  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.

• Nikolaos Gialitsis, Griechenland
  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.

• Patent Variables, Frankreich, Deutschland und Schweiz
  Das Team wandelte die Aufgabe in eine Sequence-to-Sequence-Challenge um, die den Nutzer zur Definition grüner Kunststoffe aufforderte und jeden Patentanspruch mit dieser Definition verglich.

Über die Code-Challenge

Als Resonanz auf die Code-Challenge gingen extrem viele Beiträge ein, die sich alle der gestellten Aufgabe widmeten, nämlich der Entwicklung kreativer und verlässlicher, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierender Modelle für die automatische Identifizierung von Patenten, die grüne Kunststoffe betreffen.

Der Wettbewerb stand Personen über 18 Jahren mit Wohnsitz in einem der EPO-Mitgliedstaaten offen und zählte über 30 teilnehmende Teams unterschiedlicher Nationalitäten. Ausgewählt wurden die Finalisten von einer Jury erfahrener Fachleute aus dem gesamten EPA, die in den Bereichen Nachhaltigkeit, IT, Datenwissenschaft und KI sowie in der Patentinformation und -analyse tätig sind.

Weitere Informationen

• Offizielle Codefest-Veranstaltungsseite (Anmeldung zur Online-Preisverleihung)
• Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen
• EPO-Mitgliedstaaten