Soluciones energéticas SDG 2

  • Vea algunas soluciones existentes para inspirarse
  • Obtenga ideas y plantillas para llevar sus soluciones al siguiente nivel

SOLUCIÓN DE POTENCIA SDG 2

Sigamos el viaje de Ashlyn, una antigua alumna de Technovation que creó una aplicación llamada Ravensight en torno al problema del hambre y el ODS 2.

Ashlyn Gao

Ashlyn Gao se gradúa senior del Cypress Bay High School de Weston, Florida. Su trayectoria académica se basa en el entrelazamiento de STEM y las humanidades, habiendo realizado investigaciones astrofísicas y estudiado teoría de números basada en pruebas en el Programa Científico de Verano (SSP) y en el Campamento Matemático de Verano con Honores (HSMC), ganado múltiples Llaves de Oro de los premios Scholastic de Arte y Escritura, recibido el Premio Yale del Libro de su escuela y sido semifinalista del concurso mundial de emprendimiento tecnológico Technovation Girls. Como presidenta de Mu Alpha Theta, presidenta de Recursos Humanos del Gobierno estudiante , vicegobernadora de categoría 24B de Key Club, líder de SewPowerful Sede y capitana del equipo universitario de tenis durante cuatro años, le encanta servir a la comunidad y trabajar con las diversas personas a las que ha llegado a llamar familia. Fuera de las aulas, entrena al tenis, toca el arpa y el piano, cose vestidos y pinta con el corazón. Nominada al Miami Herald Silver Knight, becaria presidencial de los EE.UU. y semifinalista del National Merit, aspira a estudiar STEM en la universidad y utilizar sus conocimientos, creatividad y capacidad de liderazgo para catalizar el crecimiento de su comunidad.

RavenSight, la aplicación de Ashlyn, es una aplicación de tecnología agrícola móvil desarrollada para ayudar a los agricultores urbanos a detectar anomalías en el entorno, seguir el crecimiento y predecir la cosecha. Proporciona monitorización en tiempo real, información predictiva y alertas personalizadas.

Aquí está elvideo Presentación de Ravensight.

Haz clic en las pestañas siguientes para conocer la aplicación de Ashlyn, Ravensighty su experiencia en Technovation.

¡AHORA ES TU TURNO!

Ashlyn aprendió mucho sobre el uso debibliotecas programación al crear su aplicación Ravensight. Más información sobre el uso de bibliotecas externas en su proyecto, y ver más tutoriales de aplicaciones de energía de otros ex alumnos Technovation haciendo clic en el botón de abajo.  

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Si no, sigue leyendo a continuación para conocer otras posibles ideas de aplicaciones para las soluciones del ODS 2.

OTRAS SOLUCIONES

Aquí tienes algunas soluciones más para que se te ocurran ideas para el ODS 2. Haz clic en cada pestaña para ver algunas características posibles y qué componentes de programación podrías utilizar para crear una aplicación similar.

Crecer con inteligencia

Esta aplicación conecta a miembros de comunidades locales con huertos comunitarios.

Haga clic en cada imagen a continuación para ver una posible función y cómo podría implementarla.

gmap
La aplicación muestra los huertos comunitarios locales con información sobre cómo participar.
Puede utilizar los componentes Mapa y Marcador para visualizar jardines y parcelas y una base de datos en la nube para almacenar información sobre cada parcela.
satellite image
Las imágenes satelitales pueden utilizarse para entrenar un modelo con el fin de descubrir nuevos lotes potenciales.
Se puede utilizar una herramienta como Teachable Machine para entrenar un modelo con imágenes de satélite de ciudades. A continuación, el modelo puede predecir en qué lugares de una ciudad hay potencial para crear un nuevo huerto comunitario.
network-5508173_640
Ayuda a los usuarios a conectarse para resolver dudas sobre jardinería
Podrías utilizar una base de datos en la nube para almacenar la información del chat, junto con un sistema de inicio de sesión para almacenar nombres de usuario y contraseñas.
storefront
Los huertos comunitarios pueden vender u ofrecer los productos sobrantes a los miembros de la comunidad
Utiliza una base de datos en la nube para almacenar y publicar información sobre los productos y hacer un seguimiento del inventario. Los usuarios pueden pasar a recoger los productos, o puedes crear algún tipo de sistema de registro o punto de venta para que los usuarios se pongan en contacto con los productores.

Tecnología Farm Fresh

Esta aplicación puede ayudar a los pequeños agricultores en todos los aspectos de la agricultura para que puedan ganarse la vida de forma sostenible.

Haga clic en cada imagen a continuación para ver una posible función y cómo podría implementarla.

speech-bubbles
Proporcionar un foro para que los agricultores formulen preguntas y reciban consejos de otros agricultores.
Puede utilizar una base de datos en la nube y ListViews para mostrar conversaciones y permitir que los usuarios añadan a la conversación.
money
Poner en contacto a los agricultores con instituciones de microfinanciación y prestamistas, facilitándoles el acceso a préstamos y créditos asequibles.
Puedes utilizar una base de datos en la nube y Mapas para conectar a los usuarios con organizaciones locales, particulares e instituciones financieras dispuestas a conceder préstamos asequibles.
air-quality-sensor
Equipar a los agricultores con sensores para que puedan controlar sus cultivos
Hay muchos sensores de bajo coste, como micro:bit y Raspberry Pi, que puedes añadir a tu aplicación para que los agricultores puedan controlar el suelo, el clima y el agua de sus cultivos.
Youtube logo
Hacer una lista de vídeos útiles para los pequeños agricultores
Se podría crear una interfaz en miniatura de Youtube en la que los usuarios pudieran buscar vídeos sobre un tema o técnica agrícola en particular. Se puede empezar con una lista seleccionada por los autores de la aplicación, pero luego permitir que los usuarios voten los vídeos para que aparezcan más arriba en la lista. Esto se puede hacer con una base de datos en la nube para almacenar los datos de video y un WebViewer para poder ver los vídeos.

Centro del Hambre

Esta aplicación predice las zonas donde el hambre podría ser un problema, ayudando a las organizaciones de distribución de alimentos a planificar mejor.

Haga clic en cada imagen a continuación para ver una posible función y cómo podría implementarla.

artificial intelligence - brain with neural network
Entrenar un modelo de IA con datos socioeconómicos, demográficos, geográficos y meteorológicos históricos.
Puede utilizar una plataforma de IA externa para entrenar el modelo con datos de distintas fuentes: gubernamentales, encuestas a la comunidad local, información meteorológica.
network-5508173_640
Los usuarios pueden contribuir a mantener el modelo actualizado y preciso
Los ciudadanos científicos pueden publicar datos sobre la escasez de alimentos en su localidad y transmitirlos al modelo mediante una API para mantenerlo actualizado.
street map
Utilizar la predicción de modelos para ayudar a las organizaciones a planificar la distribución de alimentos
Puede utilizar el componente Mapa, junto con los datos logísticos del modelo y la información de inventario almacenada en una base de datos en la nube para ayudar a los usuarios a planificar las formas más eficientes de llevar los alimentos donde más se necesitan.
global map
Proporcionar información visual sobre el hambre
Puede utilizar el componente Mapa para resaltar las zonas en las que el hambre podría ser un problema, ahora o en el futuro, basándose en el modelo.
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