Bilimsel bir makalenin nihayetinde bir patentte atıf alıp almayacağını tahmin eden makine öğrenme aracı, Nature'da bugün yayınlanan bir habere göre yatırımcıların ve teknoloji transfer ofislerinin dikkatini çekiyor.
Sidney'deki veri analiz firması League of Scholars tarafından geliştirilen Translation Readiness Index (TRI), bir makalenin başlığını ve özetini dilbilimsel olarak analiz ediyor. Bir makalenin kelime dağarcığının daha önce patentlerle eşleştirilmiş yayınlara ne kadar benzer olduğunu ölçüyor — prototip, cihaz ve tasarım gibi ticari potansiyelle ilişkilendirilen terimleri tespit ediyor.
Testlerde, en iyi performans gösteren TRI sınıflandırıcısı, patentle ilişkili bir makaleyi benzer bir patent-dışı makalenin üzerine sıralama konusunda %78 olasılık gösterdi. Batı Avustralya Üniversitesi'nin en yüksek sıralı 100 makalesine uygulandığında, 83'ünde sektör bağlantılı ortak yazarlar vardı ve 34'ü daha önce araştırma patentlemiş yazarları içeriyordu.
Bu, araştırmayı tarama veya sıralama konusunda yeni bir yol diyor ortak yazar Paul McCarthy. Beklenmedik hazineleri ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.
TRI, araştırma tarama araçlarının büyüyen bir alanına katılıyor. Cornell Üniversitesi, teknoloji transfer ekibi için yılda 13.000 makaleyi tarayan Haystack adlı bir araç kullanıyor. Ancak araştırmacılar, patentlenebilirliğin ticari uygulanabilirliği garanti etmediğini ve aracın yalnızca başlık ve özetleri analiz ettiğini — temel verileri veya sonuçları değil — uyarıyor.
