e) Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen 

In T 598/07 betraf die Erfindung ein Verfahren zur Überwachung von Herzschlägen, das auf einem neuronalen Netz zum Identifizieren unregelmäßiger Herzschläge basierte. Laut Kammer leistete dies einen technischen Beitrag.

In T 1286/09 betraf die Erfindung das Gebiet der digitalen Bildbearbeitung allgemein und insbesondere ein Verfahren zur Verbesserung der Bildklassifikation, indem ein semantischer Klassifikator mit einem Satz von Beispielfarbbildern trainiert wird, die "neu zusammengesetzte" Versionen eines Beispielbilds darstellen, um die Diversität der Trainingsexemplare zu erhöhen. Die Kammer bejahte die erfinderische Tätigkeit.

In T 1510/10 betraf die Erfindung die Sortierung von Informationen, insbesondere von Live-Web-Anwendungen, nach Interesse bzw. Wichtigkeit. Die Kammer musste prüfen, ob die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur erfinderischen Tätigkeit beitragen kann. Die Kammer betonte, dass der beanspruchte Gegenstand kein konkretes Verfahren zum maschinellen Lernen definierte – in der Anmeldung wurde kein einziges beschrieben. Vielmehr wurde das maschinelle Lernen in der Anmeldung als bekannt präsentiert. Daher entschied die Kammer, dass erfinderische Tätigkeit nicht aus der Verwendung von maschinellem Lernen alleine hergeleitet werden kann. Die Beschwerde wurde zurückgewiesen.

In T 1285/10 betraf die Erfindung ein Rechensystem zur genetischen Analyse mit einem Verfahren zur Diagnose und Behandlungsempfehlung für einen physiologischen Zustand mithilfe von künstlicher Intelligenz. Wie die Kammer erklärte, ist es unstrittig, dass die Verwendung von künstlicher Intelligenz allgemein bereits bekannt ist. Hier ging es um die Verwendung von Hybridisierungsinformationen eines Arrays von Peptidnukleinsäuresonden. Die Kammer gelangte zu keiner Entscheidung zur erfinderischen Tätigkeit, stellte aber fest, dass die Ansprüche angesichts des Stands der Technik naheliegend waren.

In T 1784/06 wurde die automatische Klassifizierung von abstrakten Datensätzen für nichttechnisch befunden, weil die Datensätze für den nichttechnischen Zweck der Rechnungsstellung klassifiziert wurden. Eine wertvolle mathematische Eigenschaft des Algorithmus könnte technischen Nutzen implizieren, allerdings nur bei Verwendung für einen technischen Zweck.

In T 755/18 befand die Kammer wie folgt: Wenn weder der Output eines Computerprogramms für maschinelles Lernen noch die Genauigkeit des Outputs zu einer technischen Wirkung beiträgt, ist eine automatisch erzielte Verbesserung der Maschine durch beaufsichtigtes Lernen zur Erzeugung eines verbesserten Outputs für sich genommen keine technische Wirkung.