संयुक्त राष्ट्र के एसडीजी के 5 स्तंभों में से एक ग्रह है। जलवायु से संबंधित कोई भी एसडीजी इस स्तंभ के अंतर्गत आता है - एसडीजी 6 , 12 , 13 , 14 और 15 ।
कई टेक्नोवेशन प्रतिभागियों को जलवायु मुद्दों को हल करने में गहरी रुचि है। कई टीमें जलवायु मुद्दों को हल करने में मदद करने के लिए ऐप्स पर काम करने का निर्णय लेती हैं, और हमारे कुछ टेक्नोवेशन पूर्व छात्रों ने जलवायु से संबंधित एसडीजी को हल करने के लिए मिलकर काम किया है।
वे अपनी कुछ तकनीकी विशेषज्ञता आपके साथ साझा करना चाहते हैं क्योंकि आप अपने स्वयं के ऐप समाधानों को शुरू करते हैं।
नीचे उनके समाधान देखें!
अधिक जानने के लिए प्रत्येक ऐप आइकन पर क्लिक करें और ट्यूटोरियल का अनुसरण करें।
एसडीजी
अनुप्रयोग
आप क्या सीखते हैं
भाषा/प्लेटफ़ॉर्म
क्या यह एआई का उपयोग करता है?
- गूगल शीट्स
- मानचित्र, मार्कर
थंकेबल
नहीं
- संख्यात्मक सार्वजनिक डेटासेट का उपयोग करके एमएल मॉडल
- जल गुणवत्ता पूर्वानुमान
पायथन, स्ट्रीमलिट
हाँ
- डेटा ग्रिड
- क्लाउड डेटा
- वीडियो और छवि चयन
थंकेबल
नहीं
- किसी छवि में पाठ का पता लगाना
- API एकीकरण
ऐप आविष्कारक
हाँ
- IUCN रेडलिस्ट API एकीकरण
ऐप आविष्कारक
नहीं
- IUCN रेडलिस्ट API
- चैटबॉट एकीकरण
ऐप आविष्कारक
हाँ
- नेतृत्व बोर्ड
थंकेबल
नहीं
- उपग्रह इमेजरी के साथ सुदूर संवेदन
- मैंग्रोव का पता लगाना
गूगल अर्थ इंजन/जावास्क्रिप्ट
हाँ
- डेटा व्यूअर ग्रिड
- गूगल शीट्स
थंकेबल
नहीं
- टीचएबल मशीन छवि वर्गीकरण
- गूगल शीट्स
- मानचित्र, मार्कर
ऐप आविष्कारक
हाँ
एसडीजी 6: स्वच्छ जल
टेक्नोवेशन की पूर्व छात्रा लॉरा मेंडेस द्वारा प्रस्तुत
ड्रॉपइन' एक ऐसा एप्प है जो मानचित्र पर संरक्षित जल क्षेत्रों को प्रदर्शित करता है। लौरा का लिखित थंकेबल ट्यूटोरियल आपको दिखाता है कि अपने ऐप में मानचित्र पर स्थान-आधारित जानकारी प्रदर्शित करने के लिए Google पत्रक और मानचित्र / मार्कर घटकों का उपयोग कैसे करें।
यह एक app में साझा स्थान-आधारित जानकारी क्राउडसोर्स करने के लिए एक शानदार तरीका है!
एसडीजी 6 एआई उदाहरण
यह ट्यूटोरियल आपको दिखाता है कि आप संख्यात्मक जल गुणवत्ता डेटा के साथ एक मशीन लर्निंग मॉडल कैसे बना सकते हैं और फिर इसका उपयोग किसी विशेष महीने के लिए झील में पानी की गुणवत्ता का अनुमान लगाने के लिए कर सकते हैं।
जल गुणवत्ता ऐप
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एसडीजी 12: जिम्मेदार उपभोग
टेक्नोवेशन की पूर्व छात्रा एना बाल्टेनु और झिबेक असकर द्वारा विकल्प A
विकल्प ए क्लाउड डेटा का उपयोग करता है और थंकेबल का उपयोग करके डेटा ग्रिड में छवियों और वीडियो को शामिल करता है। एना और झिबेक ने अपने जिम्मेदार उपभोग ऐप में विंटेज फैशन वीडियो प्रदर्शित किए। वीडियो में, वे आपको दिखाते हैं कि ऐप उपयोगकर्ताओं को सूची से वीडियो चुनने और देखने की अनुमति कैसे दें।
एसडीजी 12 एआई उदाहरण
यह ट्यूटोरियल आपको दिखाता है कि आप किस तरह से API के संयोजन का उपयोग कर सकते हैं जो टेक्स्ट का पता लगाने के लिए AI का उपयोग करते हैं। कोई उपयोगकर्ता खरीदने से पहले ब्रांड टैग की जांच कर सकता है कि वह ब्रांड कितना टिकाऊ है।
एसडीजी 13: जलवायु कार्रवाई
टेक्नोवेशन के पूर्व छात्र जियोवाना रोमेरो और अर्लेन अमेज़कुआ ऑर्टिज़ द्वारा वी हीरोज़
WE Heroes MIT ऐप आविष्कारक में एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस (API) का उपयोग करके बाहरी वेबसाइट डेटा को शामिल करता है। अर्लेन और जियोवाना ने अपने ऐप में लुप्तप्राय प्रजातियों की जानकारी प्रदर्शित करने के लिए IUCN रेडलिस्ट एपीआई का उपयोग किया।
एसडीजी 13 एआई उदाहरण
क्या आप अपने WEHeroes ऐप में कुछ AI जोड़ना चाहेंगे? यह ट्यूटोरियल आपको दिखाता है कि आप IUCN API का उपयोग करके लुप्तप्राय प्रजातियों की सूची कैसे प्राप्त कर सकते हैं, और फिर ऐप इन्वेंटर चैटबॉट घटक का उपयोग करके IUCN वेबसाइट से जानकारी को युवा उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक आयु-उपयुक्त कैसे बना सकते हैं।
एसडीजी 14: पानी के नीचे जीवन
टीम सीएसी द्वारा माइक्रोप्लास्टिक तबाही
माइक्रोप्लास्टिक तबाही में एक लीडरबोर्ड शामिल है ताकि उपयोगकर्ता अंक हासिल कर सकें और नूडल्स (जलमार्ग के पास पाए जाने वाले छोटे माइक्रोप्लास्टिक कण) इकट्ठा करके दोस्तों के खिलाफ प्रतिस्पर्धा कर सकें।
एसडीजी 14 एआई उदाहरण
मैंग्रोव महत्वपूर्ण तटीय पारिस्थितिकी तंत्र हैं जो जल गुणवत्ता और ग्रह स्वास्थ्य दोनों के लिए आवश्यक सेवाएँ प्रदान करते हैं। मैंग्रोव प्राकृतिक जल फिल्टर के रूप में कार्य करते हैं, जो समुद्री जैव विविधता को बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण हैं। मैंग्रोव स्थलीय वनों की तुलना में प्रति हेक्टेयर 3-5 गुना अधिक कार्बन संग्रहित करते हैं। उनकी घनी जड़ें तटीय रेखाओं को स्थिर करती हैं और तूफानी लहरों, सुनामी और कटाव से प्राकृतिक सुरक्षा प्रदान करती हैं।
यह ट्यूटोरियल आपको दिखाता है कि आप Google Earth Code Engine का उपयोग करके एक वेब ऐप को कोड करके मैंग्रोव की वृद्धि को कैसे ट्रैक और विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं। यह ऐप नासा के उपग्रह चित्रों का विश्लेषण और संयोजन तैयार करता है ताकि मैंग्रोव की वृद्धि का पता लगाया जा सके और उसे विज़ुअलाइज़ किया जा सके। आप दो अलग-अलग वर्षों के बीच वृद्धि की तुलना कर सकते हैं और देख सकते हैं कि समय के साथ क्षेत्रों में कैसे बदलाव आए हैं।
एसडीजी 15: भूमि पर जीवन
एवरिल मोंटसेराट रुइज़ इबारा द्वारा नेकी नेचर
Avril द्वारा Neki प्रकृति मेक्सिको में लुप्तप्राय प्रजातियों के बारे में उपयोगकर्ताओं को जानकारी प्रदान करता है। जानकारी प्रदर्शित करने के लिए अपने थंकेबल ऐप में डेटा व्यूअर ग्रिड और Google पत्रक का उपयोग करना सीखें, लेकिन ऐप में अधिक डेटा जोड़ने के लिए अधिक बहुमुखी प्रतिभा की भी अनुमति देता है।
एसडीजी 15 एआई उदाहरण
यह 8 भाग वाला ट्यूटोरियल आपको दिखाता है कि कैसे
- डेटासेट के लिए चित्र एकत्र करें
- आक्रामक पौधों की पहचान करने के लिए टीचएबल मशीन में मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करें
- मॉडल को ऐप इन्वेंटर प्रोजेक्ट में जोड़ें
- वर्गीकृत पौधों को Google स्प्रेडशीट में संग्रहीत करें
- मार्करों का उपयोग करके और आक्रामक हॉटस्पॉट को हाइलाइट करके डेटा को मानचित्र में जोड़ें
प्लेलिस्ट
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