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Cómo las patentes pueden ofrecernos información incluso antes de entrar al dominio público. Un grupo de científicos del MIT está replanteando el aporte a la innovación que puede ofrecernos el registro de patentes. Qué tan rápido se está desarrollando el aprendizaje en línea? Son los aerogeneradores una inversión prometedora? Y cuánto tiempo pasará antes de que una Hoverboard barata salga al mercado? El intento de responder a estas preguntas requiere tener conocimientos de la velocidad a la que una tecnología está mejorando. Recientemente los ingenieros del MIT han ideado una fórmula para estimar la rapidez con la que la tecnología avanza, basado en la información obtenida de las patentes pertinentes. Los investigadores determinaron las tasas de mejoría de 28 tecnologías diferentes, incluyendo la energía solar fotovoltaica, la impresión 3-D, la tecnología de células de combustible, y la secuenciación del genoma. Ellos buscaron a través de la base de datos de la Oficina de Patentes EE.UU. para las patentes asociadas a cada dominio - más de 500.000 en total - mediante el desarrollo de un nuevo método para seleccionar con rapidez y precisión las patentes que mejor representan cada tecnología. Una vez que éstos fueron identificados, los investigadores analizaron ciertas métricas en las patentes de cada dominio, y se encontró que algunos eran más propensos a predecir la tasa de mejora de una tecnología que otros. En particular, las citaciones - el número de veces que una patente ha sido citada por patentes posteriores - es un buen predictor, al igual que la fecha de publicación de una patente: Patentes con las tecnologías más recientes son propensas a innovar a un ritmo más rápido que las que tienen las patentes de mayor edad. El equipo ideó una ecuación que incorpora un promedio de citas posteriores de un conjunto de patentes y fecha de publicación promedio, y se calculó la tasa de mejora para cada dominio de la tecnología. Sus resultados coinciden estrechamente con las tasas de ataque por el enfoque más intensivo en el trabajo de encontrar numerosos puntos de datos históricos de rendimiento para cada tecnología. Entre los 28 dominios analizados, los investigadores encontraron que las tecnologías de más rápido desarrollo incluyen las comunicaciones ópticas e inalámbricas,la impresión 3-D y tecnología de resonancia magnética, mientras que los dominios tales como baterías, turbinas eólicas, y motores de combustión parecen estar mejorando a un ritmo más lento. Chris Benson, ex estudiante graduado en el Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT, dice que la nueva herramienta de predicción puede ser de interés para los inversores de capital de riesgo, nuevas empresas y laboratorios gubernamentales e industriales que deseen explorar nuevas tecnologías. "Hay una gran cantidad de matices a nuestro método, y yo no lo vemos como algo para repartir a las masas para jugar," dice Benson, quien ayudó desarrolló la herramienta de predicción. "Lo veo más como algo donde trabajamos con alguien para ayudarles a entender lo que las futuras capacidades tecnológicas que les interesan son. Somos probablemente más como un agente de bienes raíces". Benson y Chris Magee, profesor de práctica de los sistemas de ingeniería en el MIT, han publicado sus resultados en la revista PLoS ONE. El documento contiene las conclusiones fundamentales y ecuaciones que relacionan la mejora tecnológica para una variedad de características de patentes. Dinamismo tecnológico En 2003, Magee comenzó la determinación de las tasas de mejoría de diversas tecnologías. En ese momento, él estaba curioso acerca de cómo las tecnologías se desarrollan en relación con la Ley de Moore - una observación perteneciente originalmente para computadoras, en el que los transistores en un chip de computadora se duplican cada dos años. "Había un montón de cosas que no iban tan rápido como la Ley de Moore, y empecé a tratar de obtener medidas de ellas", recuerda Magee. Magee se acercó inicialmente el problema sobre una base caso por caso, la determinación de las métricas que mejor representan la productividad para un dominio dado. A continuación, compiló datos para cada métrica, tales como el precio y la velocidad de fabricación de un producto, y utilizó los datos para calcular la tasa global de mejora. En 2010, se dio cuenta de que uno de los recursos más completos en la regulación de la tecnología era el registro de patentes de EE.UU. "Pensamos, 'Tal vez hay suficiente información allí con la que podamos hacer algo acerca de su vinculación con el dinamismo del cambio técnico,'" dice Magee. Desde hace varios años, él y su grupo identificaron las patentes más relevantes en un dominio tecnológico, mediante la lectura, literalmente, a través de miles de patentes - un proceso que increíblemente requiere mucho tiempo. El enfoque no era muy fiable, ya que dos personas pueden elegir completamente diferentes conjuntos de patentes para representar la misma tecnología. En 2012, Magee y Benson se acercaron con un método más eficiente y repetible para la identificación de conjuntos de patentes pertinentes, mirando el solapamiento entre los sistemas de patentes internacionales de clasificación de EE.UU. Por cada patente aceptada por la Oficina de Patentes de EE.UU., un revisor de la patente presenta la patente en virtud de varias clases dentro de los dos sistemas de clasificación. Por ejemplo, una patente de la energía fotovoltaica solar puede ser inscrita en las clases de Estados Unidos "pilas" y "dispositivos de estado sólido activos" y en el sistema internacional como "dispositivos semiconductores." El equipo encontró que mediante la búsqueda de solapamiento de patentes entre ambos sistemas de clasificación, podían identificar varias veces el mismo conjunto de patentes que mejor representan una tecnología, en cuestión de horas, en lugar de meses. Una vez que se identificaron un conjunto relevante de las patentes, los investigadores buscaron las métricas dentro de patentes que podrían utilizar para calcular la tasa de mejora de una tecnología. Encontraron que las citas de un conjunto de patentes directa media dentro de los tres primeros años después de la publicación y la fecha media de la publicación, fueron los mejores predictores de la mejora tecnológica. Benson dice que también fueron capaces de eliminar la información de patentes menos útiles. "Si una tecnología tiene más patentes en general, debe estar en movimiento más rápido de su desarrollo, pero resulta no ser el caso," dice Benson. "La impresión 3-D tiene solamente de 300 a 500 patentes, y está mejorando al mismo ritmo que los semiconductores, que tienen alrededor de 150.000 patentes. Así que hay casi una correlación cero ". El equipo ideó una ecuación simple que incorpora la citación hacia adelante y fecha de publicación, y se utiliza el método para predecir las tasas de mejoría durante 28 tecnologías. Luego, los investigadores compararon los índices con los que obtuvieron previamente utilizando su mayor enfoque basado en los datos que requiere mucho tiempo, histórico, y encontraron los resultados de ambos métodos combinados de cerca. A continuación, utiliza el enfoque más eficaz para predecir las tasas de mejoría de 11 tecnologías emergentes en los próximos 10 años. Entre estos, los dominios de más rápido crecimiento parecen ser el aprendizaje en línea y la representación digital, mientras que las tecnologías más lentas incluyen la ingeniería de alimentos y la fusión nuclear. Doyne Farmer, profesor de matemáticas en la Universidad de Oxford, dice que la idea de que el progreso tecnológico es predecible "es a la vez intelectualmente fascinante y bastante potente en sus implicaciones prácticas." "Estos métodos deben ser útiles para cualquier organización que esté considerando las inversiones en tecnología, en particular los organismos de financiamiento del gobierno, tales como el Departamento de Energía por las aplicaciones de ingeniería de fondo; firmas de capital de riesgo; o empresas que están realmente en el negocio de la tecnología ", dice Farmer, quien no estuvo involucrado en la investigación. "Hacer las apuestas correctas en el progreso tecnológico es esencial para la solución de problemas como el cambio climático. Por lo tanto, deben beneficiarse de este trabajo ". Magee espera que el método pueda ser utilizado tanto como un sistema de clasificación, similar a Standard & Poor y otros índices del mercado de valores. Tales calificaciones podrían ser útiles para los inversores en busca del próxima gran avance, así como laboratorios científicos que están pensando en nuevas direcciones de investigación. Magee dice saber cómo diversas tecnologías pueden mejorar en la próxima década, lo que podría dar una idea a los innovadores cuando "las tecnologías de alimentación" pueden madurar, y permitir más ideas revolucionarias, como hoverboards producidas en masa y coches voladores. "Podemos ayudar a reducir la incertidumbre de las capacidades de una tecnología en el futuro, no a cero, sino a un número más manejable", dice Benson. "Creo que es valioso en un montón de diferentes maneras."