Merkmal | G06F3 (Strukturelle Anordnungen) | G06F16 (Fehlererkennung und -korrektur) | G06N3 (Künstliche Intelligenz) |
Fokus der Innovation | Hardwareoptimierung, Ressourcenmanagement, verteiltes Rechnen | Fortschrittliche Algorithmen für Datenintegrität und -zuverlässigkeit, ML/Quantenfehlerkorrektur | Maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache |
Wichtige technologische Fortschritte | Hardwarebeschleunigung (GPUs, FPGAs) für KI, Blockchain, durch maschinelles Lernen unterstützte Fehlerkorrektur, Virtualisierung und Containerisierung (Kubernetes), Quantenfehlerkorrekturmethoden, Edge-Computing für Echtzeitanwendungen, fortgeschrittene Codierungstheorie für Datenübertragung/-speicherung, heterogenes Computing Architekturen, Fehlertolerantes Systemdesign | Fehlerkorrekturcodes für verschiedene Kanäle, Interleaving- und De-Interleaving-Techniken, automatische Wiederholungsanforderung (ARQ), Vorwärtsfehlerkorrektur (FEC), Kanalcodierung, Quantenfehlerkorrekturcodes | Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Transformers, Generative Adversarial Networks (GANs), Reinforcement Learning |
Patentaktivität (geschätzt, 2021–2023) | 20-25 % Steigerung pro Jahr | 15-20 % Steigerung pro Jahr | 30-35 % Steigerung pro Jahr |
Top-Unterkategorien für Patentanmeldungen (geschätzt) | Hardwarebeschleunigung für KI/Blockchain, auf maschinellem Lernen basierende Fehlerkorrekturalgorithmen, Ressourcenmanagement in virtualisierten Umgebungen, Quantenfehlerkorrektur und verwandte Technologien, Edge-Computing-Lösungen und Sicherheit, fortgeschrittene Codierungstheorie für bestimmte Anwendungen. | Fehlerkorrekturcodes für bestimmte Anwendungen, Kanalcodierungstechniken, Quantenfehlerkorrektur und verwandte Technologien, fortschrittliche Modulations- und Demodulationstechniken, Netzwerkcodierung für verbesserte Zuverlässigkeit. | Deep-Learning-Architekturen und -Algorithmen, Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer-Vision-Algorithmen, Methoden des verstärkenden Lernens. |
Auswirkungen auf Branchen | Cloud Computing, Rechenzentren, KI/ML-Anwendungen, Hochleistungsrechnen | Datenspeicherung und -übertragung, Telekommunikation, Quantencomputing, Blockchain | Selbstfahrende Autos, medizinische Diagnose, Robotik, Finanzen, Kundenservice |
Projizierte zukünftige Trends | Kontinuierlicher Fokus auf Hardware-/Software-Co-Design, spezialisierte Computerarchitekturen für KI, tiefere Integration von KI mit Fehlerkorrektur, Entwicklung robuster Quantenfehlerkorrekturmethoden, Entwicklung von Edge- und Fog-Computing, verteilte Datenverarbeitungsmodelle, personalisierte Fehlerkorrekturlösungen für bestimmte Datentypen/Anwendungen | Entwicklung effizienterer und zuverlässigerer Fehlerkorrekturcodes, Integration von KI und maschinellem Lernen für eine verbesserte Fehlererkennung und -korrektur, Standardisierung von Quantenfehlerkorrekturtechniken, Erforschung neuer Kommunikationskanäle und Protokolle für eine verbesserte Datenübertragung | Verstärkter Fokus auf erklärbare KI und die Berücksichtigung ethischer Bedenken, Entwicklung neuromorpher Computerarchitekturen, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind, Integration von KI mit anderen neuen Technologien wie Blockchain und IoT, kontinuierliche Erforschung neuer Anwendungen für KI in verschiedenen Branchen |
