Desenvolvimento de uma interface com base no Watson e o Banco de Dados do INPI.
Atualmente, o processo é executado da seguinte forma :
1-) Cliente envia o nome da MARCA e informa as atividades que ele ou a empresa exercem;
2-) Nós selecionamos de acordo com a atividade deles a classe ou classes no qual cabem o registro (existe uma classificação internacional com 45 classes cada uma representa um produto ou um serviço - anexo: lista completa)
3-) Realizamos a busca no site do INPI da marca em uma determinada classe e o resultado é dado pela grafia. Desta forma quanto mais próxima for a grafia menos a possibilidade de concessão do registro. Segue um link para o site do INPI na parte de buscas:
Existe na Lei uma série de motivos pelos quais uma marca não pode ser concedida (anexo 2).
Mas, a maioria é baseada pela semelhança dos nomes (tanto grafia, quanto fonética).
*Marcas de alto renome, o INPI disponibiliza a lista com todas as marcas de auto renome, que não podem ser registradas em nenhuma classe. Seria um tipo de blacklist não sendo possível registrar em nenhuma classe.
Toda 3 feira o INPI publica uma revista com despachos sobre os registros de marca (
http://revistas.inpi.gov.br/rpi/). Quando o INPI nega o registro ele sempre indica o motivo (exceto em casos muito antigos) fazendo referência a um inciso da lei que falei acima.
Conforme o resultado da pesquisa damos continuidade ao processo de registro do cliente, caso haja algum conflito, informamos qual é, e sugerimos que altere a marca.
Além do próprio site do INPi, também temos um sistema chamado ldsoft que nos ajuda nesta busca. Ele também faz pesquisa de variações das palavras - posso te manda nosso login e senha se achar melhor para visualizar.
Como queremos trabalhar :
A ideia é utilizar a base do inpi, disponível nessas 2,5k de revistas em xml, publicadas no link acima e todas as demais publicações semanais para que a inteligência artificial faça essa leitura do banco de dados e nos de uma porcentagem de êxito de registro da marca do cliente. Internamente vamos estipular uma margem de erro. Acima de x% vamos dar continuidade, abaixo de y% aconselhamos a mudança de nome e quando a resposta for negativa, precisamos saber o motivo que teve o maior peso para a resposta negativa.
Imaginamos um campo para inputar a marca, outro campo para inputar a classe ou classes, a resposta viria de acordo com cada classe (com uma porcentagem).
Por enquanto a ideia seria usar internamente o sistema para agilizar a parte da pesquisa.
Todo esse processo envolve apenas o banco de marcas do INPI, não está relacionado com patentes.
Prazo de Entrega: Não estabelecido