Yazılım ve Yapay Zekâ Buluşlarına Patent Alınır mı?

Türkiye’de yazılım patenti: hukuki başlangıç noktası

6769 sayılı Sınai Mülkiyet Kanunu’nun 82. maddesi bilgisayar programlarını ve matematiksel yöntemleri buluş sayılmayan konular arasında düzenler. Aynı hüküm, ilgili konu veya faaliyetlerin kendisinin patentlenebilirlik dışında kaldığını belirtir. Patentlenebilir buluşlarda yenilik, buluş basamağı ve sanayiye uygulanabilirlik koşulları aranır.

Bu nedenle inceleme, yalnızca “yazılım” etiketine değil, başvuruda tanımlanan konuya ve özelliklere odaklanmalıdır. Türkiye’deki ulusal başvurunun değerlendirmesi ilgili ulusal mevzuat ve uygulama üzerinden yapılır. Avrupa Patent Ofisi’nin aşağıda açıklanan yaklaşımı, Türkiye için otomatik bir sonuç veya tescil güvencesi olarak kullanılmamalıdır.

Kaynak: 6769 sayılı Sınai Mülkiyet Kanunu, m. 82. Ulusal işlemler için Türkiye patent uygulamamızı inceleyebilirsiniz.

Avrupa’da teknik karakter ve buluş basamağı

EPO, bilgisayar programlarının bu nitelikleriyle dışlanması ile bilgisayar uygulamalı buluşların değerlendirmesini ayırır. Bir bilgisayar programında, yazılım ile donanımın olağan fiziksel etkileşiminin ötesindeki ilave teknik etki önem taşır. Teknik bir sürecin veya bilgisayarın kendi işleyişinin kontrolü bu incelemede ele alınabilen alanlardır. Kaynak: EPO Kılavuzu G-II, 3.6.

Bir yöntemde bilgisayar kullanılması teknik karakter eşiği açısından önem taşıyabilir; ancak yenilik ve buluş basamağı incelemesini tek başına karşılamaz. Karma teknik ve teknik olmayan özellikler içeren istemlerde EPO’nun COMVIK yaklaşımı, teknik amaca hizmet eden teknik katkıyı değerlendirir. Tek başına teknik olmayan bir özellik de bağlam içinde bu katkıya dahil olabilir. Kaynak: G-VII, 5.4.

Pratik soru şudur: Hangi özellik, hangi teknik sorunu, hangi mekanizmayla çözüyor? Başvuruya “işlemci”, “sunucu” veya “yapay zekâ” kelimeleri eklemek bu ilişkinin açıklanmasının yerini tutmaz.

Üç varsayımsal örnek: teknik inceleme nerede başlar?

Aşağıdaki örnekler düşünme ve hazırlık içindir. Verilmiş patentlerden alınmış başarı öyküleri değildir ve patentlenebilirlik sonucu göstermez.

1. Üretim hattında sensör tabanlı kontrol

“Yapay zekâyla kaliteyi artırıyoruz” ifadesi hedefi anlatır. İncelemeyi ilerletmek için hangi sensör verisinin kullanıldığı, çalışma koşullarının nasıl hesaba katıldığı, model çıktısının hangi kontrol işlemine bağlandığı ve sistemde neyin değiştiği açıklanabilir.

Geliştirici, örneğin gürültülü ölçümlerin hangi işleme tabi tutulduğunu ve kontrol kararının fiziksel sürece etkisini göstermelidir. “Daha doğru tahmin” ifadesi yerine doğruluğun hangi teknik işlevde önem taşıdığı araştırılır.

2. Bilgisayarın bellek yönetimi

“Program daha hızlı çalışıyor” demekle yetinmeyin. Bellek tahsisinin hangi koşullarda değiştiğini, kullanılan veri yapısını, sistem kısıtını ve işlemci/bellek etkileşimini açıklayın. Hız farkının hangi teknik düzenlemeden kaynaklandığını gösterecek karşılaştırmayı hazırlayın.

Özellikle Avrupa değerlendirmesinde, teknik olmayan aynı görevin daha kısa sürede yapılması tek başına ilave teknik etkiyi ortaya koymaz. Teknik etki ile kaynak kullanımındaki değişim arasındaki bağ incelenmelidir. Bkz. G-II, 3.6.

3. Ticari fiyat önerisi

Bir model müşteriye göre fiyat öneriyor olabilir. Satış veya gelir artışı ticari değeri açıklasa da teknik katkı sorusunu tek başına yanıtlamaz. Sistemle ilgili ayrı bir teknik uygulama ileri sürülüyorsa, hangi özelliğin hangi teknik sorunu çözdüğü somutlaştırılmalıdır.

Bu ayrım, ticari fikrin değerini ölçmekten farklıdır. Amaç, patent incelemesinde tartışılacak teknik özellikleri doğru belirlemektir.

Teknik açıklamada hangi bilgiler bulunmalı?

İlk teknik notta aşağıdaki zinciri açıklamayı deneyin:

• Verinin kaynağı ve temsil ettiği fiziksel veya bilgisayarla ilgili durum.
• İşlem adımları, bileşenler ve bunların etkileşimi.
• Mevcut yaklaşımın sorunu ve önerilen çözümün farkı.
• Etkiyi sağlayan özellikler ile yalnızca tercih edilen uygulama ayrıntıları.
• Alternatif uygulamalar, kısıtlar ve karşılaştırılabilir sonuçlar.

Bu bilgiler, tarifname ve istem hazırlığı sırasında hangi açıklamaların ve uygulama örneklerinin gerekli olduğunun belirlenmesine yardımcı olur. Teknik ayrıntıları yalnızca ürün tanıtım metniyle değiştirmeyin.

Yapay zekâ modelinin eğitimi ve teknik etkinin açıklanması

EPO, yapay zekâ ve makine öğrenmesini soyut matematiksel modeller olarak ele alırken bunların teknik uygulamalarını ayrıca değerlendirir. Teknik amaçla bağlantılı eğitim adımları katkı sağlayabilir. İleri sürülen etki, açıklama veya uygun kanıtlarla desteklenmelidir.

Etki belirli eğitim verisi özelliklerine bağlıysa, etkinin yeniden elde edilmesi için gereken özelliklerin açıklanması önemlidir. Bu, her başvuruda eğitim veri kümesinin kendisinin yayımlanması gerektiği anlamına gelmez. Kaynak: EPO Kılavuzu G-II, 3.3.1.

Hazırlıkta veri türü, örnekleme koşulları, etiketleme yaklaşımı, eğitim ve test ayrımı ile başarının nasıl ölçüldüğünü not edin. Gerçekte yapılmamış bir deneyi veya ölçülmemiş bir teknik sonucu başvuru malzemesi gibi sunmayın.

Yazılım ve yapay zekâ patentleri hakkında sorular

Kaynak kodunu ilk mesajda göndermeli miyim?

İlk görüşme için kısa ve gizli olmayan bir teknik özetle başlayabilirsiniz. Kod, model veya veri gibi belgeler için hangi bilgilerin gerektiğini ve uygun iletişim kanalını ayrıca belirleyelim.

Bir mobil uygulama fikrim var; ne hazırlamalıyım?

Uygulamanın kullanıcıya sunduğu faydanın yanında çözülmek istenen teknik sorunu ve çözümün nasıl çalıştığını açıklayın. Yalnızca ekran akışı veya iş modelinin tanımıyla teknik inceleme kapsamını belirlemek güç olabilir.

Model daha yüksek doğruluk sağlıyor; bu yeterli mi?

Önce neyin sınıflandırıldığını veya tahmin edildiğini, sonucun nasıl kullanıldığını ve doğruluk farkının hangi teknik amaçta önem taşıdığını açıklayın. Değerlendirme yalnızca bir başarı yüzdesine dayanmaz.

Önce Türkiye’de mi, Avrupa’da mı başvurmalıyım?

Bu karar, mevcut dosyalar, açıklamalar, hedef ülkeler ve zamanlama üzerinden verilir. Avrupa patenti, PCT ve ulusal başvuru karşılaştırma rehberimiz planlama sorularını açıklar.

İlk görüşme için hazırlık listesi

• Çözülen sorun ve bilinen en yakın yaklaşım.
• Sistem bileşenleri ve veri/işlem akışını gösteren basit bir şema.
• Fark yaratan teknik özellikler ve bunların etkisi.
• Varsa ölçüm, deney ve karşılaştırma notları.
• Önceki başvurular, yayınlar, satış veya sunum tarihleri.
• Hedef ülkeler, ürün planı ve yaklaşan tarihler.

Stan Advoka ile yazılım veya yapay zekâ buluşunuzu görüşün. Ayrıntılı mesleki yaklaşım için yapay zekâ ve yazılım patentleri hizmet sayfamızı inceleyin. Genel dosya hazırlığı için ilk patent başvurusu rehberine geçebilirsiniz.