Soluciones de impacto: Casos de éxito en innovación de la Universidad de Chile

La marca se caracteriza por ser el modo en el que los productos y servicios se distinguen y destacan. En Chile se solicita el registro de más de 45.000 marcas anuales y en la actualidad, la base de datos del Instituto Nacional de Propiedad Industrial (INAPI) contiene más de 500.000 identificaciones únicas. Buscando agilizar el procedimiento para su registro, surge AI-Trademark, en manos del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile. Esta pionera innovación basada en inteligencia artificial, permite identificar similitudes conceptuales y visua- les entre la marca que se quiera registrar y las ya existentes. En solo segundos, este software realiza una bús- queda a través del método de aprendizaje profundo (Deep Learning) y las redes neuronales convolucio- nales (CNNs), simulando macroscópicamente lo que hace el sistema visual humano. La tecnología detecta semejanzas entre marcas desde una perspectiva múltiple, analizando colores, texturas, formas y textos, permitiendo explorar ba- ses de datos de gran tamaño en un tiempo acotado y conveniente para el usuario. Junto a esto, cuenta con un módulo de actualización automática que per- mite mantener la base de datos al día. La tecnología se utiliza de manera permanente en INAPI desde hace tres años y ha sido probado inter- nacionalmente en bases de datos de países como Uruguay, Costa Rica, Perú y México. También, es empleado por estudios jurídicos nacionales que re- quieren hacer vigilancia de marcas. A futuro se espera extender las aplicaciones de AI-Trademark a otras áreas como empresas de di- seño que crean nuevas marcas, emprendedores y a servicios y entidades estatales como la Aduana, el Ministerio Público y la Policía de Investigaciones. AI-Trademark fue desarrollado a través de un pro- yecto FONDEF IDeA de dos etapas, el cual contó con la participación de INAPI. Fue licenciado por la Vice- rrectoría de Investigación y Desarrollo (VID) para su comercialización exclusiva nacional e internacional por Ciberseguridad Humana (CSH). AGRADECIMIENTOS Agradecemos la importante labor de quienes contribuyen al desarrollo de AI-Trademark: Pablo Estévez como subdirector y los investigadores Daniel Rojas, Juan Pablo Pérez, Francisco Galda- mes, Daniel Schulz y Diego Bastías. AI-Trademark Software para el análisis de similitud de marcas comerciales Innovación Universidad de Chile 10