マイクロソフトの特許状況はどのようなものでしたか?

特徴 

G06F3 (構造配置) 

G06F16 (エラー検出と訂正) 

G06N3 (人工知能) 

イノベーションの焦点 

ハードウェアの最適化、リソース管理、分散コンピューティング 

データの整合性と信頼性、ML/量子エラー修正のための高度なアルゴリズム 

機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理 

主要な技術の進歩 

AI 用のハードウェア アクセラレーション (GPU、FPGA)、ブロックチェーン、機械学習によるエラー修正、仮想化とコンテナ化 (Kubernetes)、量子エラー修正方法、リアルタイム アプリケーション用のエッジ コンピューティング、データ送信/ストレージ用の高度なコーディング理論、ヘテロジニアス コンピューティングアーキテクチャ、フォールトトレラントなシステム設計 

さまざまなチャネルの誤り訂正符号、インターリーブおよびデインターリーブ技術、自動再送要求 (ARQ)、前方誤り訂正 (FEC)、チャネル符号化、量子誤り訂正符号 

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、トランスフォーマー、敵対的生成ネットワーク (GAN)、強化学習 

特許活動 (推定、2021 ～ 2023 年) 

年間 20 ～ 25% の増加 

年間 15 ～ 20% の増加 

年間 30 ～ 35% の増加 

上位の特許出願サブカテゴリー (推定) 

AI/ブロックチェーンのハードウェアアクセラレーション、機械学習ベースのエラー修正アルゴリズム、仮想化環境でのリソース管理、量子エラー修正と関連テクノロジー、エッジコンピューティングソリューションとセキュリティ、特定のアプリケーション向けの高度なコーディング理論。 

特定のアプリケーション向けの誤り訂正符号、チャネル符号化技術、量子誤り訂正および関連技術、高度な変調および復調技術、信頼性を向上させるためのネットワーク符号化。 

ディープラーニングのアーキテクチャとアルゴリズム、自然言語処理技術、コンピュータビジョンアルゴリズム、強化学習法。 

産業への影響 

クラウド コンピューティング、データ センター、AI/ML アプリケーション、ハイ パフォーマンス コンピューティング 

データの保存と送信、電気通信、量子コンピューティング、ブロックチェーン 

自動運転車、医療診断、ロボット工学、金融、顧客サービス 

予測される将来の傾向 

ハードウェア/ソフトウェアの共同設計、AI に特化したコンピューティング アーキテクチャ、AI とエラー修正のより深い統合、堅牢な量子エラー修正手法の開発、エッジ コンピューティングとフォグ コンピューティングの進化、分散データ処理モデル、特定のユーザー向けにパーソナライズされたエラー修正ソリューションに引き続き焦点を当てるデータ型/アプリケーション 

より効率的で信頼性の高いエラー訂正コードの開発、エラー検出と訂正を改善するための AI と機械学習の統合、量子エラー訂正技術の標準化、データ送信を改善するための新しい通信チャネルとプロトコルの探索 

説明可能な AI と倫理的懸念への取り組みへの関心の高まり、人間の脳にヒントを得たニューロモーフィック コンピューティング アーキテクチャの開発、AI とブロックチェーンや IoT などの他の新興テクノロジーとの統合、さまざまな業界にわたる AI の新しいアプリケーションの継続的な探索