앞으로 나아가기: 브라질의 자율주행차, 인공지능, 지적재산권

“자율주행차는 가까운 미래의 트렌드이며, 대중이 접근 가능한 비용으로 이러한 차량을 가능하게 하는 주요 기술에 대한 지적 재산권을 보유한 차량은 경쟁사에 비해 가장 큰 상업적 이점을 갖게 될 것입니다.”

자율주행차는 도시 도로에서 사고를 최소화하고 더 많은 안전과 편안함을 제공하고 운전자의 책임이 있는 일부 작업을 독립적으로 지원하거나 수행하는 것을 목적으로 설계되었습니다.

SAE(Society of Automotive Engineers)는 자율주행차 분류를 개발하여 자율주행을 위한 6가지 범주를 만들었습니다. 레벨 0은 이러한 유형의 기술이 전혀 없는 기존 자동차를 의미하는 반면, 극단인 레벨 5에서는 운전자가 승객이 되어 차량을 활성화하고 목적지를 표시하기만 하면 됩니다. 이러한 경우 전체 경로에서 차량 운전을 완전 자율 방식으로 수행하고 긴급 의사 결정을 수행하는 것은 차량 제어 시스템에 달려 있습니다. 자율 주행의 중간 수준에는 주차 지원, 비상 제동, 차선 변경 지원 등 이미 시장에 나와 있는 시스템이 포함됩니다.

일반적으로 자율적으로 작업을 수행하기 위해 차량은 주행 환경의 외부 매개변수(예: 보행자, 다른 차량, 교통 표지판 및 위에서 발생할 수 있는 장애물의 존재)를 읽을 수 있는 다양한 유형의 센서에 의존합니다. 예를 들어 도로) 그리고 이러한 센서에 의해 수집된 정보는 차량이 비상 제동이나 우회와 같은 특정 작업을 수행하는 전자 액추에이터에 명령을 보낼 수 있도록 처리되고 처리되어야 합니다.

더 높은 수준의 자율주행을 달성하려면 더 견고하고 민첩하며 제조 비용이 낮은 센서 및 기타 하드웨어 구성 요소를 시작으로 데이터를 획득하고 처리할 수 있는 더 큰 용량의 기술 개발은 물론 더 효율적인 기술 개발이 필수적입니다. 오류율이 낮은 소프트웨어 및 제어 방법. 인공 지능과 딥 러닝의 사용은 이 임무에서 중요한 동맹이 됩니다.

딥 러닝은 정보를 더욱 빠르게 전달하고 1초도 안 되는 순간에 결정을 내리며, 지속적으로 스스로를 개선하고 인간 운전자보다 더 정확하고 확실하게 변하는 인공 지능 기술로 구성됩니다. 따라서 딥러닝의 등장으로 차량은 현실 세계를 시각화하고 해석하며, 장애물을 조기에 인식하여 차량 운전에 있어 어떠한 결정도 내릴 수 있을 것으로 기대됩니다.

이는 새로운 기술이기 때문에 시장에서 자율주행차의 개발 및 확장에 있어 또 다른 중요한 동맹은 지적재산권 보호를 위한 도구입니다.

자율주행차의 소프트웨어 보호와 관련하여 브라질 산업재산권법(법률 제9,279/1996)은 특허를 통한 "소프트웨어 자체"의 보호를 금지하고 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 특히 제10조 V항에 따르면 소프트웨어는 그 자체로는 발명이나 실용신안으로 간주되지 않습니다. 이러한 이해에 따라 소프트웨어의 소스 코드는 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어를 통한 표현 또는 방법인 "소프트웨어 자체"로 이해됩니다.

그러나 특정 기술적 문제를 해결할 수 있는 일련의 논리적 단계로 표현되는 방법 자체는 특허를 받을 수 있으며, 동시에 참조된 소스 코드는 소위 " 브라질 소프트웨어 법률”(법률 번호 9.609/1998)은 저작권과 관련된 법적 체제를 따르며 저작자에게 보호된 컴퓨터 프로그램의 상업적 이용에 대해 50년의 독점권을 부여합니다.

Statista는 최근 자율주행차에 관한 DossierPlus를 발표했는데, 이는 자율주행차의 연간 생산량이 2023년에서 2030년 사이에 전 세계적으로 800,000대에 이를 것으로 예상된다는 점을 나타냅니다. 분석에 따르면 자율주행차는 가까운 미래의 추세이므로 대중이 접근 가능한 비용으로 이러한 차량을 가능하게 하는 주요 기술에 대한 지적 재산권(및 결과적으로 상업적 이용에 대한 독점권)은 경쟁사에 비해 가장 큰 상업적 이점을 갖게 됩니다.