Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Khung pháp lý cho robot nông nghiệp tự động nhỏ
Tóm tắt
Các cấu trúc pháp lý có thể tạo ra rào cản hoặc hỗ trợ cho việc áp dụng quản lý nông nghiệp chính xác với các robot nông nghiệp tự động nhỏ. Bài viết này phát triển một khung quy định mang tính khái niệm cho các robot nông nghiệp tự động nhỏ, với góc nhìn từ một hướng dẫn kỹ thuật độc lập và thực tiễn, đủ để giúp các nhà nghiên cứu và thương mại trong lĩnh vực robot nông nghiệp nhanh chóng và dễ dàng hoạt động trong khuôn khổ pháp lý. Bài viết xem xét khung trách nhiệm pháp lý, hoặc thực tế là sự thiếu hụt nó, đối với robot nông nghiệp trong EU, cũng như việc chuyển đổi của nó sang luật UK, như một nghiên cứu trường hợp minh họa cho các khái niệm và vấn đề pháp lý quốc tế chung. Nó xem xét cách mà pháp luật có thể cung cấp các hiệu ứng giảm nhẹ trong chế độ trách nhiệm pháp lý, và cách mà các hợp đồng có thể được phát triển giữa các bên trong đó để cho phép hoạt động trôi chảy. Nó cũng đề cập đến các khía cạnh pháp lý khác trong hoạt động như việc sử dụng tài nguyên truyền thông chia sẻ và quyền riêng tư trong việc tái sử dụng dữ liệu thu thập từ robot. Ở những khu vực còn có những mây mù trong luật hiện hành, bài viết cho rằng các đề xuất mới có thể được phát triển để cải cách chúng nhằm thúc đẩy đổi mới và đầu tư hơn nữa vào các robot nông nghiệp.
Từ khóa
#robot nông nghiệp tự động nhỏ #khung pháp lý #trách nhiệm pháp lý #luật EU #đổi mới trong nông nghiệpTài liệu tham khảo
Anderson JM, Nidhi K, Stanley KD, Sorensen P, Samaras C, Oluwatola OA (2014) Autonomous vehicle technology: a guide for policymakers. Rand Corporation
Andrieu C, Freitas ND, Doucet A, Jordan MI (2003) An introduction to mcmc for machine learning. Mach Learn 50(1–2):5–43
Bac CW, Henten EJ, Hemming J, Edan Y (2014) Harvesting robots for high-value crops: state-of-the-art review and challenges ahead. J Field Robot 31(6):888–911
Beck S (2016) The problem of ascribing legal responsibility in the case of robotics. AI Soc 31(4):473–481
Beiker SA (2012) Legal aspects of autonomous driving. Santa Clara L Rev 52:1145
Bernardo JM, Smith AFM (2001) Bayesian theory
Binch A, Fox CW (2017) Controlled comparison of machine vision algorithms for Rumex and Urtica detection in grassland. Comput Electron Agric 140:123–138
Bishop CM (2006) Pattern recognition and machine learning. Springer, New York. ISBN 978-0-387-31073-2. https://www.springer.com/us/book/9780387310732
Blackmore S, Godwin RJ, Fountas S (2003) The analysis of spatial and temporal trends in yield map data over six years. Biosyst Eng 84(4):455–466
Blackmore S, Griepentrog HW, Nielsen H, Nørremark M, Resting-Jeppesen J (2004) Development of a deterministic autonomous tractor. In Proceedings CIGR, vol. 11, p 2004
Brodsky JS (2016) Cyberlaw and venture law: Autonomous vehicle regulation: how an uncertain legal landscape may hit the brakes on self-driving cars. Berkeley Tech LJ 31:851–1169
Chua PY, Ilschner T, Caldwell DG (2003) Robotic manipulation of food products—a review. Ind Robot Int J 30(4):345–354
Cooper GF (1990) The computational complexity of probabilistic inference using Bayesian belief networks. Artif Intell 42(2–3):393–405
Douma F, Palodichuk SA (2012) Criminal liability issues created by autonomous vehicles. Santa Clara L Rev, 52:1157
Dr. Mike Webster (2017) HSE Improvement and Prohibition Notices: what do they tell us about CDM 2015 and construction health and safety? V1.0 November
Dvorak J (2016) An autonomous, solar-powered tractor. 2016. American Society of Agricultural and Biological Engineers
Escolà A, Rosell-Polo JR, Planas S, Gil E, Pomar J, Camp F, Llorens J, Solanelles F (2013) Variable rate sprayer. Part 1—orchard prototype: design, implementation and validation. Comput Electron Agric 95:122–135
Fox CW, Roberts SJ (2012) A tutorial on variational bayesian inference. Artif Intell Rev 38(2):85–95
Guizzo E (2011) How Google’s self-driving car works. IEEE Spectrum Online, October 18, 2011
Health and Safety Executive (2001) (R2P2) Reducing risks, protecting people – HSE’s decision-making process
Ishida M, Imou K, Okado A, Takenaga H, Honda Y, Itokawa N, Shibuya Y (1998) Autonomous tractor for forage production. J Jpn Soc Agric Mach 60(2):59–66
Levitt TS, Laskey KB (2000) Computational inference for evidential reasoning in support of judicial proof. Cardozo L Rev 22:1691
Marino D, Tamburrini G (2006) Learning robots and human responsibility. Int Rev Inf Ethics 6(12):46–51
Michio K, Noguchi N, Ishii K, Terato H (2002) The development of the autonomous tractor with steering controller applied by optimal control. In: Automation technology for off-road equipment proceedings of the 2002 conference, p 367. American Society of Agricultural and Biological Engineers
Pedersen SM, Fountas S, Have H, Blackmore BS (2006) Agricultural robots—system analysis and economic feasibility. Precis Agric 7(4):295–308
Pinto C (2012) How autonomous vehicle policy in California and Nevada addresses technological and non-technological liabilities. Intersect Stanf J Sci Technol Soc 5
Singh N, Shaligram AD (2014) NPK measurement in soil and automatic soil fertilizer dispensing robot. Int J Eng Res Technol 3:635–637 (ESRSA Publications)
Thrun S, Burgard W, Fox D (2005) Probabilistic robotics. MIT press, Cambridge
Transparency Market Research (2017) Agriculture robots market—global industry analysis, size, share, growth, trends and forecast 2016–2024. Transparency Market Research