SDG 2 Stromlösungen

  • Lass dich von einigen bestehenden Lösungen inspirieren
  • Hol dir Ideen und Vorlagen, um deine Lösungen auf die nächste Stufe zu bringen

SDG 2 POWER SOLUTION

Verfolgen wir die Reise von Ashlyn, einer Technovation-Absolventin, die eine App namens Ravensight rund um das Problem des Hungers und SDG 2 entwickelt hat.

Ashlyn Gao

Ashlyn Gao macht senior Abschluss an der Cypress Bay High School in Weston, Florida. Ihr akademischer Weg basiert auf der Verknüpfung von MINT und Geisteswissenschaften. Sie hat im Rahmen des Summer Science Program (SSP) und des Honors Summer Math Camp (HSMC) astrophysikalische Forschung betrieben und beweisbasierte Zahlentheorie studiert, mehrere Gold Keys bei den Scholastic Art and Writing Awards gewonnen, den Yale Book Award ihrer Schule erhalten und war Halbfinalistin beim Technovation Girls's Global Technology Entrepreneurship Competition. Als Präsidentin von Mu Alpha Theta, Vorsitzende der Personalabteilung der Schülerregierung, Vizegouverneurin der Abteilung 24B des Key Clubs, Leiterin des SewPowerful-Kapitels und Kapitänin des Tennisteams in den letzten vier Jahren liebt sie es, der Gemeinschaft zu dienen und mit den unterschiedlichsten Menschen zusammenzuarbeiten, die sie inzwischen zu ihrer Familie zählt. Außerhalb des Klassenzimmers trainiert sie Tennis, spielt Harfe und Klavier, näht Kleider und malt sich das Herz aus dem Leib. Sie wurde vom Miami Herald als Silver Knight, U.S. Presidential Scholar und National Merit Semifinalist nominiert und möchte an der Uni MINT studieren und ihr Wissen, ihre Kreativität und ihre Führungsqualitäten einsetzen, um das Wachstum in ihrer Gemeinde voranzutreiben.

Ashlyns App RavenSight ist eine mobile landwirtschaftliche Technologieanwendung, die entwickelt wurde, um Landwirten in der Stadt zu helfen, Umweltanomalien zu erkennen, das Wachstum zu verfolgen und die Ernte vorherzusagen. Sie bietet Echtzeit-Überwachung, vorausschauende Erkenntnisse und individuelle Warnmeldungen.

Hier ist das Pitch-Video für Ravensight.

Klicke auf die Registerkarten unten, um mehr über Ashlyns App zu erfahren, Ravensightund ihre Erfahrungen bei Technovation.

JETZT BIST DU DRAN!

Ashlyn hat bei der Entwicklung ihrer Ravensight-App viel über die Verwendung von Bibliotheken gelernt. Erfahre mehr über die Verwendung externer Bibliotheken in deinem Projekt und sieh dir weitere Power-App-Tutorials von anderen Technovation-Absolventen an, indem du auf die Schaltfläche unten klickst.  

Ansonsten findest du weiter unten einige andere mögliche App-Ideen für SDG 2-Lösungen.

ANDERE LÖSUNGEN

Hier sind noch ein paar weitere Lösungen, die dich auf Ideen für SDG 2 bringen sollen. Klicke auf jeden Reiter, um mögliche Funktionen zu sehen und zu erfahren, welche Programmierkomponenten du verwenden könntest, um eine ähnliche App zu bauen.

Wachsamkeit

Diese App verbindet lokale Gemeindemitglieder mit Gemeinschaftsgärten.

Klick einfach auf die Bilder unten, um dir die möglichen Funktionen und deren Umsetzung anzusehen.

gmap
Die App zeigt lokale Gemeinschaftsgärten mit Informationen zum Beitritt an
Du kannst die Komponenten Karte und Markerverwenden Komponenten verwenden, um Gärten und Grundstücke anzuzeigen, und eine Cloud-Datenbank, um Informationen über jedes Grundstück zu speichern.
satellite image
Mit Satellitenbildern kann man ein Modell trainieren, um neue potenzielle Grundstücke zu finden.
Mit einem Tool wie Teachable Machine kann man ein Modell mit Satellitenbildern von Städten trainieren. Dann kann das Modell vorhersagen, wo in einer Stadt potenzielle Standorte für einen neuen Gemeinschaftsgarten sind.
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Hilft Nutzern, sich zu verbinden, um Hilfe bei Fragen zur Gartenarbeit zu leisten
Du könntest eine Cloud-Datenbank verwenden, um Chat-Informationen zu speichern, zusammen mit einem Anmeldesystem, um Benutzernamen und Passwörter zu speichern.
storefront
Gemeinschaftsgärten können überschüssige Produkte an Gemeindemitglieder verkaufen oder anbieten
Verwende eine Cloud-Datenbank, um Informationen über die Produkte zu speichern und zu veröffentlichen und den Bestand zu verfolgen. Die Nutzer/innen können entweder vorbeikommen, um die Produkte abzuholen, oder du kannst eine Art Anmelde- oder Verkaufsstellensystem einrichten, damit die Nutzer/innen mit den Erzeugern in Kontakt treten können.

Farm Fresh Tech

Diese App kann Kleinbauern und -bäuerinnen bei allen Aspekten der Landwirtschaft helfen, damit sie einen nachhaltigen Lebensunterhalt verdienen können.

Klick einfach auf die Bilder unten, um dir die möglichen Funktionen und deren Umsetzung anzusehen.

speech-bubbles
Ein Forum für Landwirte, um Fragen zu stellen und Ratschläge von anderen Landwirten zu erhalten
Du kannst eine Cloud-Datenbank und ListViews verwenden, um Unterhaltungen anzuzeigen und die Benutzer zu den Unterhaltungen hinzufügen zu lassen.
money
Bauern und Bäuerinnen mit Mikrofinanzinstitutionen und Kreditgebern verbinden, um Zugang zu erschwinglichen Darlehen und Krediten zu erhalten
Du kannst eine Cloud-Datenbank und Karten nutzen, um Nutzer mit lokalen Organisationen, Einzelpersonen und Finanzinstituten zu verbinden, die bereit sind, günstige Kredite zu vergeben.
air-quality-sensor
Die Bauern mit Sensoren ausstatten, damit sie ihre Ernten überwachen können
Es gibt viele kostengünstige Sensoren wie micro:bit und Raspberry Pi, die du in deine App einbauen kannst, damit die Landwirte den Boden, das Wetter und das Wasser für ihre Pflanzen überwachen können.
Youtube logo
Erstelle eine kuratierte Liste mit nützlichen Videos für Kleinbauern
Du könntest eine Mini-Youtube-Oberfläche einrichten, auf der die Nutzer nach Videos zu einem bestimmten landwirtschaftlichen Thema oder einer bestimmten Technik suchen können. Du kannst mit einer von den App-Autoren kuratierten Liste beginnen, aber dann den Nutzern erlauben, Videos hoch zu bewerten, damit sie weiter oben in der Liste erscheinen. Dies kann mit einer Cloud-Datenbank zum Speichern von Videodaten und einem WebViewer zum Betrachten der Videos geschehen.

Hunger Hub

Diese App sagt Gebiete voraus, in denen Hunger ein Problem sein könnte, und hilft den Lebensmittelverteilungsorganisationen, besser zu planen.

Klick einfach auf die Bilder unten, um dir die möglichen Funktionen und deren Umsetzung anzusehen.

artificial intelligence - brain with neural network
Trainiere ein KI-Modell auf sozioökonomischen, demografischen, geografischen und historischen Wetterdaten
Du kannst eine externe KI-Plattform nutzen, um das Modell mit Daten aus verschiedenen Quellen zu trainieren - Regierungsdaten, Umfragen in der Gemeinde, Wetterdaten.
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Nutzer können dazu beitragen, dass das Modell aktuell und genau bleibt
Bürgerwissenschaftler/innen können Daten über die Nahrungsmittelknappheit an ihrem Standort posten und sie über eine API an das Modell weitergeben, um es auf dem neuesten Stand zu halten.
street map
Nutze die Modellvorhersage, um Organisationen bei der Planung der Lebensmittelverteilung zu helfen.
Du kannst die Kartenkomponente zusammen mit den logistischen Daten aus dem Modell und den in einer Cloud-Datenbank gespeicherten Bestandsinformationen nutzen, um den Nutzern bei der Planung der effizientesten Wege zu helfen, die Lebensmittel dorthin zu bringen, wo sie am meisten gebraucht werden.
global map
Einblicke in den Hunger visuell bereitstellen
Du kannst die Kartenkomponente verwenden, um anhand des Modells Gebiete zu markieren, in denen Hunger jetzt oder in Zukunft ein Problem sein könnte.