IPAS770
Concessão de registro em designação
RPI 2765
02/01/2024
Voltar para busca
Dado oficial do INPI
MLCOMMONS
Sabia que essa marca já está registrada no Brasil?
Antes de investir em nome, identidade e divulgação, valide risco de colisão e estratégia de registro para não perder tempo nem budget.
Registro de marca em vigor (Madri)Tipo: VerbalEscritório: Brasil
Snapshot rápido
MLCOMMONS
ST13
BR500000501675816Classe
35, 42
Pedido
501675816
Registro
501675816
Andamento no INPI
- Depósito14/06/22
- Publicação17/01/23
- Exame
- Deferimento04/07/23
- Concessão02/01/24
- Vigente14/06/32
Registro concedido em 02/01/2024 e em vigor até 14/06/2032, quando precisa ser renovado.
Proteção válida até:14/06/2032
Última movimentação publicada pelo INPI: 02/01/2024. Atualizamos a cada nova RPI, publicada semanalmente.
Diagnóstico de risco e oportunidade
Leitura executiva para decisão de naming, protocolo e monitoramento.
Situação INPI
Registro de marca em vigor (Madri)
Tipo de processo
Pedido e registro
Eventos registrados
4
Atualização mais recente
02/01/2024
Tipo de marca
Verbal
Classes Nice
35, 42
Data de depósito
14/06/2022
Data de registro
02/01/2024
Data de expiração
14/06/2032
Dados completos do processo
Campos estruturados da autoridade responsável e do histórico oficial.
Natureza
Madri
Produto/Serviço
Escritório responsável
Brasil
Tipo de titular
NÃO RESIDENTE
Localização do titular
US
Titulares e representantes
Titulares
MLCommons Association
Representantes
Dannemann SiemsenVer perfil do escritório
Classificação técnica
Classes Nice
Classe 35Classe 42
Códigos Vienna
Sem códigos Vienna disponíveis.
Produtos e serviços
Classe 35
Association services, namely, promoting innovation in the field of machine learningassociation services, namely, promoting public awareness of machine learning training accuracy, speed, performance, and efficiencyassociation services, namely, promoting public awareness of machine learning inference accuracy, speed, performance, and efficiencyassociation services, namely, promoting public awareness of mobile device and embedded device machine learning accuracy, speed, performance, and efficiencybusiness services, namely, formulation of best practices for machine learning and machine learning interoperability and functionality to accelerate progress in the field of machine learningproviding information, data sets, and best practices pertaining to machine learning and machine learning interoperability and functionalitycollection, analysis, and display of data for business purposes in the fields of machine learning and machine learning interoperability and functionalitycollection, analysis, and display of device and test data pertaining to machine learning, namely, compiling and analyzing statistics, device test data, and server test data regarding the machine learning interoperability and functionality of such devices and servers for business purposesorganizing, arranging, and conducting presentations on the topic of machine learningorganizing, arranging, and conducting business networking events in the field of machine learning
Classe 42
Design and development of technical specifications in the field of machine learning requirements, interoperability, and functionalitydesign and development of technical specifications for devices and servers pertaining to machine learning requirements, interoperability, and functionalitydesign and development of technical specifications for devices and servers pertaining to machine learning training and inference accuracy, speed, performance, and efficiencydesign and development of technical specifications for mobile device and embedded device machine learning accuracy, speed, performance, and efficiencydesign and development of software in the field of the machine learningdesign and development of software for testing devices and serversdesign and development of software for testing devices and servers for compliance with machine learning requirements and to measure machine learning interoperability and functionalityproviding benchmarking information and best practices in the field of machine learning for use to measure accuracy, speed, performance, efficiency, and interoperability
Publicações
Histórico de despachos e eventos da marca no INPI.
4 publicações encontradas
IPAS768
Deferimento de designação
RPI 2739
04/07/2023
IPAS756
Publicação de pedido de registro para oposição (exame formal de designação concluído)
RPI 2715
17/01/2023
IPAS270
Deferimento da petição
Protocolo: 850220418047 (19/09/2022) Petição (tipo): Nomeação, destituição ou substituição de procurador [em processo de registro] (385.1) Requerente: MLCOMMONS ASSOCIATION Procurador: Dannemann, Siemsen, Bigler & Ipanema Moreira Detalhes do despacho:Nomeado procurador Dannemann, Siemsen, Bigler & Ipanema Moreira com poderes para representar o titular do processo perante o INPI.
RPI 2701
11/10/2022
Proteção contínua da sua marca
Seja avisado a cada novo depósito que ameace MLCOMMONS ou a sua marca.
Vigilância profissional por 24 meses: monitoramos o INPI por você e alertamos a tempo de você se opor — antes que o conflito vire prejuízo.