Hoy se dio cierre a la segunda etapa del proyecto FONDEF (Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico, financiado por ANID) titulado “Detección automática de similitudes entre imágenes de marcas para su registro y protección”, liderado por el académico de Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile, Claudio Pérez.
“AI- Trademark” da una solución de alto nivel de innovación, y fue desarrollado junto al Instituto Nacional de Propiedad Industrial (INAPI), organismo encargado del registro de las marcas en Chile. Así INAPI hace uso de la inteligencia artificial para detectar marcas similares posicionándose como líder mundial en esta área. Cada vez que se gestiona el registro de una marca en INAPI, la institución debe generar una búsqueda en sus bases de datos que alojan más de 450.000 mil marcas registradas. INAPI ha utilizado este software en las dos etapas del proyecto FONDEF por mas de tres años.
Las marcas comerciales están formadas por múltiples elementos figurativos como imágenes y denominativos, como texto. Cada uno de estos elementos tiene relevancia de forma individual por lo que es importante su detección. El software “AI-Trademark” permite encontrar las regiones relevantes tanto de zonas figurativas como en aquellas que contienen texto complejo.
Pero ¿cómo se determina si esta marca existe o si hay algo parecido? “El problema no es algo simple, ya que no apunta solo a la imagen de la marca, sino también se debe detectar si hay algo conceptualmente parecido, analizar el color, las texturas y el texto presente que puede ser complejo y estar mezclado con elementos figurativos. En esta segunda etapa del proyecto FONDEF logramos procesar el texto complejo y optimizar el tiempo de respuesta a las búsqueda, a menos de 6 segundos frente a cada consulta”, comentó el académico.
¿Cómo funciona AI-Trademark?
A través de inteligencia artificial (AI) se utilizan redes neuronales convolucionales (CNNs) de aprendizaje profundo (Deep Learning). “El sistema funciona utilizando diversos módulos -en base a dichas redes neuronales- que extraen características en paralelo, las cuales son utilizadas para calcular la similitud entre una marca consultada y una base de datos de marcas. El sistema está compuesto por distintos módulos muy específicos que determinan diversos descriptores (como forma, textura, color, similitudes visuales, similitudes conceptuales, texto, entre otros) y con dicha clasificación específica genera un ranking que va desde las marcas más parecidas a las menos parecidas. Esta herramienta permite dar una respuesta más rápida, precisa y objetiva que apoya a la toma de decisión de los examinadores”, explicó Pérez.
“Este tipo de redes neuronales hacen algo parecido a lo que hace el sistema visual humano utilizando unas operaciones de filtrado, “convoluciones”, y muchas capas ocultas. La mecánica tiene alguna similitud con lo que hace el ojo y las primeras capas de la corteza visual, que se pueden modelar con operaciones matemáticas que nos permiten encontrar los bordes de los objetos, separar la forma del fondo o extraer características relevantes de los objetos. Por ejemplo, al mirar un rostro centrarse en los ojos, la nariz, la boca, extraer las cejas, las pestañas, arrugas, etc. Si bien aún estamos muy lejos de igualar un cerebro, ya es posible construir modelos, que mediante entrenamiento, aprenden a resolver problemas en ambientes acotados”, agregó el profesor Pérez.
La empresa Ciberseguridad Humana (CSH) participó como entidad asociada al proyecto FONDEF. La Universidad de Chile licenció el software “AI-Trademark” a la empresa CSH para su comercialización, tanto nacional como internacional. Existen múltiples posibles usuarios de AI-Trademark: oficinas de registro de marcas nacional o internacionales, estudios que hacen vigilancia de marcas, empresas que hacen diseños de marcas, oficinas estatales como aduana, ministerio público, etc. AI-Trademark está siendo utilizado por INAPI, por la oficina de registro de marcas de Uruguay, DNPI, y también por varios estudios jurídicos que hacen vigilancia de marcas.
El proyecto FONDEF, que hoy cierra su segunda etapa de dos años, permitió desarrollar el software AI-Trademark para que Chile disponga de un sistema basado en inteligencia artificial muy eficiente que ya está siendo utilizado en la práctica. El equipo de trabajo estuvo liderado por los profesores Claudio Pérez y Pablo Estévez, junto a otros investigadores y estudiantes de la FCFM que fueron parte del núcleo técnico que trabajó la propuesta.
Actividad de Cierre FONDEF ID16I20290
Participaron del webinar de cierre: Alejandra Zalazar (Encargada de la Unidad de Calidad de la Subdirección de Marcas y es parte del equipo técnico de implementación del protocolo de Madrid); Prof. Claudio Pérez (Profesor Titular del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile.); Carolina Belmar (Gerente General en el proyecto AI-Trademark); Consuelo Bruno (Jefa del Departamento de Proyectos de Investigación Aplicada del Programa FONDEF de ANID); y Prof. Francisco Martínez (Decano de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile).
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