Export Ready — 

Inteligência artificial como tecnologia promissora para busca de anterioridade em patentes: uma revisão de escopo

Bibliographic Details
Main Author: Jesus Dias, Leonôra Virginia de
Publication Date: 2024
Other Authors: dos Santos, José Wendel, Paula, Marcelo de, Dias, Cristiane Toniolo
Format: Article
Language: por
Source: Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia
Download full: https://periodicos.utfpr.edu.br/recit/article/view/19119
Summary: Este estudo teve como objetivo investigar aplicações recentes de Inteligência Artificial (IA) na busca de anterioridade em patentes. Para tanto, adotou uma abordagem descritiva, transversal e qualitativa. Os dados foram coletados por meio de buscas estruturadas nas bases de dados ScienceDirect, Web of Science e SciELO, utilizando termos-chave relevantes. Os dados coletados foram então submetidos à técnica de Revisão de Escopo. Doze estudos preencheram os critérios de inclusão, com a maioria relatando efeitos positivos da IA na automatização de tarefas repetitivas, na extração de informações relevantes de textos complexos e na identificação de padrões despercebidos por analistas humanos. O estudo conclui que a IA pode melhorar a eficiência do sistema de propriedade intelectual e impulsionar a inovação e a competitividade tecnológica.
id UTFPR-8_0129bcdd84ec0c47728e3d0d07da214f
oai_identifier_str oai:periodicos.utfpr:article/19119
network_acronym_str UTFPR-8
network_name_str Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia
repository_id_str
spelling Inteligência artificial como tecnologia promissora para busca de anterioridade em patentes: uma revisão de escopo6.02.00.00-6aprendizado de máquina; documento de patente; banco de patentes.Este estudo teve como objetivo investigar aplicações recentes de Inteligência Artificial (IA) na busca de anterioridade em patentes. Para tanto, adotou uma abordagem descritiva, transversal e qualitativa. Os dados foram coletados por meio de buscas estruturadas nas bases de dados ScienceDirect, Web of Science e SciELO, utilizando termos-chave relevantes. Os dados coletados foram então submetidos à técnica de Revisão de Escopo. Doze estudos preencheram os critérios de inclusão, com a maioria relatando efeitos positivos da IA na automatização de tarefas repetitivas, na extração de informações relevantes de textos complexos e na identificação de padrões despercebidos por analistas humanos. O estudo conclui que a IA pode melhorar a eficiência do sistema de propriedade intelectual e impulsionar a inovação e a competitividade tecnológica.Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)CapesJesus Dias, Leonôra Virginia dedos Santos, José WendelPaula, Marcelo deDias, Cristiane Toniolo2024-10-15info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.documenthttps://periodicos.utfpr.edu.br/recit/article/view/1911910.3895/recit.v15.n37.19119Technology and Innovation Scientific Electronic Journal; v. 15, n. 37 (2024); 1-14Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia; v. 15, n. 37 (2024); 1-14Revista Electrónica de Ciencia e Innovación Tecnológico; v. 15, n. 37 (2024); 1-142175-184610.3895/recit.v15.n37reponame:Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologiainstname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRporhttps://periodicos.utfpr.edu.br/recit/article/view/19119/19119Direitos autorais 2024 CC-BY-NCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-10-16T01:52:00Zoai:periodicos.utfpr:article/19119Revistahttp://www.md.utfpr.edu.br/revista/PUBhttps://periodicos.utfpr.edu.br/recit/oai||erevista-md@utfpr.edu.br2175-18462175-1846opendoar:2024-10-16T01:52Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
dc.title.none.fl_str_mv Inteligência artificial como tecnologia promissora para busca de anterioridade em patentes: uma revisão de escopo
title Inteligência artificial como tecnologia promissora para busca de anterioridade em patentes: uma revisão de escopo
spellingShingle Inteligência artificial como tecnologia promissora para busca de anterioridade em patentes: uma revisão de escopo
Jesus Dias, Leonôra Virginia de
6.02.00.00-6
aprendizado de máquina; documento de patente; banco de patentes.
title_short Inteligência artificial como tecnologia promissora para busca de anterioridade em patentes: uma revisão de escopo
title_full Inteligência artificial como tecnologia promissora para busca de anterioridade em patentes: uma revisão de escopo
title_fullStr Inteligência artificial como tecnologia promissora para busca de anterioridade em patentes: uma revisão de escopo
title_full_unstemmed Inteligência artificial como tecnologia promissora para busca de anterioridade em patentes: uma revisão de escopo
title_sort Inteligência artificial como tecnologia promissora para busca de anterioridade em patentes: uma revisão de escopo
author Jesus Dias, Leonôra Virginia de
author_facet Jesus Dias, Leonôra Virginia de
dos Santos, José Wendel
Paula, Marcelo de
Dias, Cristiane Toniolo
author_role author
author2 dos Santos, José Wendel
Paula, Marcelo de
Dias, Cristiane Toniolo
author2_role author
author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv Capes
dc.contributor.author.fl_str_mv Jesus Dias, Leonôra Virginia de
dos Santos, José Wendel
Paula, Marcelo de
Dias, Cristiane Toniolo
dc.subject.por.fl_str_mv 6.02.00.00-6
aprendizado de máquina; documento de patente; banco de patentes.
topic 6.02.00.00-6
aprendizado de máquina; documento de patente; banco de patentes.
description Este estudo teve como objetivo investigar aplicações recentes de Inteligência Artificial (IA) na busca de anterioridade em patentes. Para tanto, adotou uma abordagem descritiva, transversal e qualitativa. Os dados foram coletados por meio de buscas estruturadas nas bases de dados ScienceDirect, Web of Science e SciELO, utilizando termos-chave relevantes. Os dados coletados foram então submetidos à técnica de Revisão de Escopo. Doze estudos preencheram os critérios de inclusão, com a maioria relatando efeitos positivos da IA na automatização de tarefas repetitivas, na extração de informações relevantes de textos complexos e na identificação de padrões despercebidos por analistas humanos. O estudo conclui que a IA pode melhorar a eficiência do sistema de propriedade intelectual e impulsionar a inovação e a competitividade tecnológica.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-10-15
dc.type.none.fl_str_mv
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://periodicos.utfpr.edu.br/recit/article/view/19119
10.3895/recit.v15.n37.19119
url https://periodicos.utfpr.edu.br/recit/article/view/19119
identifier_str_mv 10.3895/recit.v15.n37.19119
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://periodicos.utfpr.edu.br/recit/article/view/19119/19119
dc.rights.driver.fl_str_mv Direitos autorais 2024 CC-BY-NC
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Direitos autorais 2024 CC-BY-NC
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
dc.source.none.fl_str_mv Technology and Innovation Scientific Electronic Journal; v. 15, n. 37 (2024); 1-14
Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia; v. 15, n. 37 (2024); 1-14
Revista Electrónica de Ciencia e Innovación Tecnológico; v. 15, n. 37 (2024); 1-14
2175-1846
10.3895/recit.v15.n37
reponame:Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia
instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron:UTFPR
instname_str Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron_str UTFPR
institution UTFPR
reponame_str Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia
collection Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia
repository.name.fl_str_mv Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
repository.mail.fl_str_mv ||erevista-md@utfpr.edu.br
_version_ 1848250147573596160

Similar Items