Modelo preditor de licenciamento de patentes acadêmicas brasileiras nos campos tecnológicos biotecnologia e farmacêutica
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
Compreender quais aspectos norteiam a determinação potencial de licenciamento de uma
patente é uma questão central para as universidades empreendedoras que buscam criar valor
para a sociedade por meio da transferência de tecnologia. Este artigo propõe uma abordagem
de Random Forest (RF) para prever o potencial de licenciamento de patentes acadêmicas
brasileiras nos campos tecnológicos biotecnologia e farmacêutica a partir da mineração de
dados contidos em documentos de patentes licenciadas e não licenciadas. Primeiro,
construiu-se duas bases de dados: a primeira com as patentes licenciadas das 8 universidades
que mais licenciaram patentes nos campos tecnológicos farmacêutica e biotecnologia, e a
segunda com as demais características de patentes licenciadas e não licenciadas. Em seguida,
três algoritmos de aprendizado de máquina foram avaliados nos dados, sendo que o algoritmo
de Random Forest alcançou o melhor desempenho relativo. Por isso, um modelo em RF foi
desenvolvido para avaliar o potencial de licenciamento dessas patentes. Ao final, o
desempenho do modelo foi avaliado com métricas de accuracy, precision e recall. O resultado
é um modelo em RF para previsão do potencial de licenciamento de patentes a partir da
determinação das variáveis mais influentes.
Description
Keywords
random forest, mineração de dados, licenciamento de patentes acadêmicas, biotecnologia
Citation
REIS, Alexânder Araújo. Modelo preditor de licenciamento de patentes acadêmicas brasileiras nos campos tecnológicos biotecnologia e farmacêutica. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí, Floriano, 2022 (artigo científico).