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Dado oficial do INPI

MÉTODOS IMPLEMENTADOS POR COMPUTADOR, DISPOSITIVO CLIENTE DE APRENDIZADO FEDERADO, SERVIDOR CLIENTE DE APRENDIZADO FEDERADO, SISTEMAS, E MEMÓRIAS LEGÍVEIS POR COMPUTADOR

Em AnálisePatente de InvençãoPCT · US2023060623

Dados do pedido

Patente de Invenção MÉTODOS IMPLEMENTADOS POR COMPUTADOR, DISPOSITIVO CLIENTE DE APRENDIZADO FEDERADO, SERVIDOR CLIENTE DE APRENDIZADO FEDERADO, SISTEMAS, E MEMÓRIAS LEGÍVEIS POR COMPUTADOR — IPC G06F 9/54
Patente de Invenção MÉTODOS IMPLEMENTADOS POR COMPUTADOR, DISPOSITIVO CLIENTE DE APRENDIZADO FEDERADO, SERVIDOR CLIENTE DE APRENDIZADO FEDERADO, SISTEMAS, E MEMÓRIAS LEGÍVEIS POR COMPUTADOR — IPC G06F 9/54. Figura publicada pelo INPI na Revista da Propriedade Industrial.

Número

112024016648

Tipo

Patente de Invenção

Depósito

13/01/2023

Publicação

17/03/2026

PCT

US2023060623

Andamento no INPI

  1. Depósito13/01/23
  2. Publicação
  3. Exame
  4. Deferimento
  5. Concessão
  6. Em vigor

Patente de Invenção (via PCT) depositado no INPI em 13/01/2023. Aguarda exame formal e publicação na RPI.

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Última movimentação publicada pelo INPI: 17/03/2026. Atualizamos a cada nova RPI, publicada semanalmente.

Depositantes e inventores

Depositantes

Q. I. (pessoa física)

US

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Inventores

A. C. (pessoa física)

US

J. S. (pessoa física)

US

K. U. (pessoa física)

US

P. M. (pessoa física)

US

Dados técnicos

Classificação IPC

Prioridades unionistas

US

18/153,687 · 12/01/2023

US

63/268,751 · 01/03/2022

Resumo técnico

MÉTODOS IMPLEMENTADOS POR COMPUTADOR, DISPOSITIVO CLIENTE DE APRENDIZADO FEDERADO, SERVIDOR CLIENTE DE APRENDIZADO FEDERADO, SISTEMAS, E MEMÓRIAS LEGÍVEIS POR COMPUTADOR. Determinados aspectos da presente divulgação proporcionam técnicas e aparelhos para realizar aprendizado federado. Um método exemplificativo geralmente inclui enviar os dados de atualização de modelo a um servidor, gerar os metadados de treinamento usando um modelo de aprendizado de máquina local treinado e dados de validação local, e enviar os metadados de treinamento ao servidor. O modelo de aprendizado de máquina local treinado geralmente incorpora os dados de atualização de modelo e os dados de modelo global que definem um modelo de aprendizado de máquina global, e os metadados de treinamento geralmente incluem dados sobre o modelo de aprendizado de máquina local treinado usado para determinar quando descontinuar as operações de aprendizado federado para treinar o modelo de aprendizado de máquina global. Outro método exemplificativo geralmente inclui enviar um modelo global para um dispositivo cliente de aprendizado federado e receber metadados de treinamento do dispositivo cliente de aprendizado federado.

Histórico de despachos

Publicações na Revista da Propriedade Industrial (RPI).

Notificação de entrada na fase nacional - PCT

#1.3

17/03/2026

RPI 2880

Alteração de dados cadastrais

#1.1

18/02/2026

RPI 2876

Monitoramento de patentes

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