אחד מחמשת עמודי התווך של ה-SDG של האומות המאוחדות הוא כדור הארץ . כל SDG's הקשור לאקלים נופל תחת העמוד הזה - SDG's 6 , 12 , 13 , 14 , ו -15 .
למשתתפי Technovation רבים יש עניין עמוק בפתרון בעיות אקלים. צוותים רבים מחליטים לעבוד על אפליקציות שיעזרו לפתור בעיות אקלים, וכמה מבוגרי Technovation שלנו חברו לפתרון SDGs הקשורים לאקלים.
הם רוצים לחלוק איתך חלק מהמומחיות הטכנית שלהם כשאתה מתחיל לפתרונות אפליקציות משלך.
בדוק את הפתרונות שלהם למטה!
לחץ על כל סמל אפליקציה כדי ללמוד עוד ולעקוב אחר המדריך.
SDG
אפליקציה
מה שאתה לומד
שפה/פלטפורמה
משתמש בבינה מלאכותית?
- גיליונות גוגל
- מפות, סמנים
תונקבל
לֹא
- מודל ML באמצעות מערך נתונים מספרי ציבורי
- תחזית איכות המים
פייתון, סטרימליט
כֵּן
- רשת נתונים
- נתוני ענן
- בחירת וידאו ותמונות
תונקבל
לֹא
- לזהות טקסט בתמונה
- שילוב API
ממציא אפליקציות
כֵּן
- שילוב ממשק API של רשימת האדומים של IUCN
ממציא אפליקציות
לֹא
- ממשק API של רשימה אדומה של IUCN
- אינטגרציה של צ'אטבוט
ממציא אפליקציות
כֵּן
- מועצת ההנהגה
תונקבל
לֹא
- חישה מרחוק באמצעות תמונות לוויין
- גילוי מנגרובים
מנוע גוגל ארת'/ ג'אווהסקריפט
כֵּן
- רשת מציג נתונים
- גיליונות גוגל
תונקבל
לֹא
- סיווג תמונות של Teachable Machine
- גיליונות גוגל
- מפות, סמנים
ממציא אפליקציות
כֵּן
יעד בר-קיימא 6: מים נקיים
ביקור אצל בוגרת Technovation, לורה מנדס
dropin' היא אפליקציה המציגה אזורי מים מוגנים על מפה. המדריך הכתוב של לורה Thunkable מראה לך כיצד להשתמש ברכיבי Google Sheets ו- Map/Marker כדי להציג מידע מבוסס מיקום על מפה באפליקציה שלך.
זוהי דרך מצוינת להעביר מידע משותף מבוסס מיקום באפליקציה!
דוגמה לבינה מלאכותית של יעד בר-קיימא 6
מדריך זה מראה לכם כיצד ניתן לבנות מודל למידת מכונה עם נתוני איכות מים מספריים ולאחר מכן להשתמש בו כדי לחזות את איכות המים באגם עבור חודש מסוים.
אפליקציית איכות מים
23:50
15:36
יעד בר-קיימא 12: צריכה אחראית
אפשרות א' מאת בוגרות Technovation, אנה בלטאנו וז'יבק אסקר
אפשרות א' משתמשת בנתוני ענן ומשלבת תמונות וסרטונים ברשת נתונים באמצעות Thunkable . אנה וז'יבק הציגו סרטוני אופנה וינטג' באפליקציית הצריכה האחראית שלהם. בסרטון הם מראים לך כיצד לאפשר למשתמשי אפליקציה לבחור ולצפות בסרטונים מתוך רשימה.
דוגמה לבינה מלאכותית של יעד בר-קיימא 12
מדריך זה מראה לך כיצד אתה יכול להשתמש בשילוב של ממשקי API המשתמשים ב-AI כדי לזהות טקסט. משתמש יכול לבדוק תג מותג לפני שהוא קונה כדי לראות עד כמה המותג הזה בר-קיימא.
יעד בר-קיימא 13: פעולה בנושא אקלים
WE Heroes מאת בוגרות Technovation, ג'ובנה רומרו וארלן אמזקואה אורטיז
WE Heroes משלבת נתוני אתר חיצוניים באמצעות ממשק תכנות יישומים (API) ב- MIT App Inventor . ארלן וג'ובאנה השתמשו ב-IUCN Redlist API כדי להציג מידע על מינים בסכנת הכחדה באפליקציה שלהם.
דוגמה לבינה מלאכותית של יעד בר-קיימא 13
האם תרצו להוסיף קצת בינה מלאכותית לאפליקציית WEHeroes שלכם? מדריך זה מראה לכם כיצד תוכלו להשתמש בממשק ה-API של IUCN כדי לקבל רשימה של מינים בסכנת הכחדה, ולאחר מכן להשתמש ברכיב הצ'אטבוט של App Inventor כדי להתאים את המידע מאתר האינטרנט של IUCN לגילאים צעירים יותר.
יעד בר-קיימא 14: חיים מתחת למים
מהומה מיקרופלסטית מאת צוות CAC
Microplastic Mayhem כולל לוח הישגים כך שמשתמשים יכולים לצבור נקודות ולהתחרות מול חברים על ידי איסוף נרדל (חלקיקי מיקרופלסטיק קטנים שנמצאו ליד נתיבי מים).
דוגמה לבינה מלאכותית של יעד בר-קיימא 14
מנגרובים הם מערכות אקולוגיות חופיות קריטיות המספקות שירותים חיוניים הן לאיכות המים והן לבריאות כדור הארץ. מנגרובים משמשים כמסנני מים טבעיים, חיוניים לשמירה על המגוון הביולוגי הימי. מנגרובים אוגרים פי 3-5 יותר פחמן לדונם מאשר יערות יבשתיים. מערכות השורשים הצפופות שלהם מייצבים את קווי החוף ומספקות הגנה טבעית מפני נחשולי סערה, צונאמי וסחף.
מדריך זה מראה לכם כיצד ניתן לעקוב ולהמחיש את צמיחת המנגרובים על ידי קידוד אפליקציית אינטרנט באמצעות מנוע הקוד של גוגל ארץ. האפליקציה מנתחת ויוצרת תמונות לוויין מרוכבות של נאס"א כדי לזהות ולהמחיש את צמיחת המנגרובים. ניתן להשוות את הצמיחה בין שתי שנים שונות ולראות כיצד אזורים השתנו לאורך זמן.
יעד בר-קיימא 15: חיים ביבשה
Neki Nature מאת אבריל מונטסראט רואיז איבארה
Neki Nature מאת אבריל מספקת מידע למשתמשים על מינים בסכנת הכחדה במקסיקו. למד כיצד להשתמש ברשת מציג נתונים ו- Google Sheets באפליקציית Thunkable שלך כדי להציג מידע אך גם מאפשר גמישות רבה יותר כדי להוסיף נתונים נוספים לאפליקציה.
דוגמה לבינה מלאכותית של יעד בר-קיימא 15
מדריך זה בן 8 חלקים יראה לכם כיצד
- איסוף תמונות עבור מערך נתונים
- לאמן מודל למידת מכונה ב-Teachable Machine כדי לזהות צמחים פולשים
- הוסף את המודל לפרויקט של App Inventor
- אחסון צמחים מסווגים בגיליון אלקטרוני של גוגל
- הוסף את הנתונים למפה באמצעות סמנים והדגשת נקודות חמות פולשניות
רשימת השמעה
3:33
8:03
10:28
11:07
6:18
9:44
13:03
