Sistema de Perguntas e Respostas por Meio de Agentes e Modelos de Linguagem para Consultas e Análise de Patentes

Abstract

Os primeiros conceitos de patentes surgiram ainda no século XV, como uma forma de proteção à propriedade intelectual de criações e inovações da época. Atualmente, mais de 1,2 milhão de novas patentes são concedidas por ano, de acordo com a Organização Mundial da Propriedade Intelectual (WIPO). Esse grande fluxo faz com que o trabalho de análise manual, com métodos tradicionais de indexação e análise, tenha se tornado cada vez mais oneroso e insuficiente, devido ao alto nível de complexidade presente nesses documentos. A fim de propor um método capaz de auxiliar nos desafios presentes na área de Análise de Patentes (PA), esse trabalho realiza uma revisão de tecnologias de Inteligência Artificial (AI) e Inteligência Artificial Generativa (GenAI) aplicadas à análise e classificação de patentes. Para isso, são explorados conceitos como Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), Question Answering (QA), Sistemas Multi-Agentes (SMAs) e Geração Aumentada por Recuperação (RAG), integrados no desenvolvimento de uma aplicação interativa capaz de auxiliar usuários na exploração de bases de dados de patentes, para a obtenção de informações pertinentes e geração de insights relacionados à inovação tecnológica. Os resultados obtidos demonstram taxas de acurácia relevantes no processo de recuperação de informações, além da capacidade do sistema de produzir análises contextualizadas. Dessa forma, o trabalho evidencia o potencial das técnicas modernas de AI para aumentar a eficiência, reduzir custos e apoiar processos de tomada de decisão no contexto da análise de patentes, ao mesmo tempo em que aponta oportunidades para futuras evoluções e aplicações da proposta desenvolvida.