Soluzioni di alimentazione SDG 2

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SOLUZIONE DI POTENZA SDG 2

Seguiamo il viaggio di Ashlyn, un'alumna di Technovation che ha creato un'applicazione chiamata Ravensight sul problema della fame e sull'SDG 2.

Ashlyn Gao

Ashlyn Gao si sta diplomando all'ultimo anno della Cypress Bay High School di Weston, in Florida. Il suo percorso accademico si basa sull'intreccio tra materie scientifiche e umanistiche: ha svolto ricerche sull'astrofisica e studiato la teoria dei numeri basata su prove durante il Summer Science Program (SSP) e l'Honors Summer Math Camp (HSMC), ha vinto più volte le Gold Keys degli Scholastic Art and Writing awards, ha ricevuto lo Yale Book Award della sua scuola ed è stata semifinalista del concorso globale di imprenditorialità tecnologica Technovation Girls. Come presidente di Mu Alpha Theta, presidente delle risorse umane del governo studentesco, vicegovernatore della Divisione 24B del Key Club, leader della sezione SewPowerful e capitano della squadra di tennis per quattro anni, ama servire la comunità e lavorare con le diverse persone che ha imparato a chiamare famiglia. Fuori dall'aula, si allena a tennis, suona l'arpa e il pianoforte, cuce abiti e dipinge con il cuore. Candidata al Miami Herald Silver Knight, U.S. Presidential Scholar e National Merit Semifinalist, aspira a studiare STEM all'università e a utilizzare le sue conoscenze, la sua creatività e le sue capacità di leadership per catalizzare la crescita della sua comunità.

RavenSight, l'applicazione di Ashlyn, è un'applicazione tecnologica mobile per l'agricoltura sviluppata per aiutare gli agricoltori urbani a rilevare le anomalie dell'ambiente, tracciare la crescita e prevedere il raccolto. Fornisce monitoraggio in tempo reale, approfondimenti predittivi e avvisi personalizzati.

Ecco il video del lancio di Ravensight.

Clicca sulle schede qui sotto per conoscere l'applicazione di Ashlyn, Ravensighte la sua esperienza a Technovation.

ORA TOCCA A TE!

Ashlyn ha imparato molto sull'uso delle librerie di codifica durante la realizzazione della sua app Ravensight. Per saperne di più sull'uso di librerie esterne nel tuo progetto e per vedere altri tutorial sulle power app di altre alumne di Technovation, clicca sul pulsante qui sotto.  

Altrimenti, continua a leggere qui di seguito per altre possibili idee di app per le soluzioni SDG 2.

ALTRE SOLUZIONI

Ecco altre soluzioni che ti faranno venire delle idee per l'SDG 2. Clicca su ogni scheda per vedere le possibili funzioni e i componenti di codifica che potresti utilizzare per costruire un'app simile.

Crescere con saggezza

Questa app mette in contatto i membri delle comunità locali con gli orti comunitari.

Clicca su ogni immagine qui sotto per vedere una possibile funzione e come potresti implementarla.

gmap
L'applicazione mostra gli orti comunitari locali e le informazioni su come aderire.
Puoi utilizzare i componenti Mappa e Marcatore per visualizzare giardini e lotti e un database cloud per memorizzare le informazioni su ogni sito.
satellite image
Le immagini satellitari possono essere utilizzate per addestrare un modello che permetta di scoprire nuovi potenziali lotti.
Puoi utilizzare uno strumento come Teachable Machine per addestrare un modello con immagini satellitari delle città. Poi il modello può prevedere in quale punto della città si trovano i potenziali siti per un nuovo orto comunitario.
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Aiuta gli utenti a connettersi per fornire aiuto con le domande sul giardinaggio
Potresti utilizzare un database cloud per archiviare le informazioni sulla chat, insieme a un sistema di accesso per memorizzare nomi utente e password.
storefront
Gli orti comunitari possono vendere o offrire i prodotti in eccesso ai membri della comunità
Utilizza un database cloud per archiviare e pubblicare le informazioni sui prodotti e tenere traccia dell'inventario. Gli utenti possono venire a ritirare i prodotti, oppure puoi creare una sorta di sistema di iscrizione o di punto vendita che permetta agli utenti di entrare in contatto con i coltivatori.

Tecnologia fresca di fattoria

Questa app può aiutare i piccoli agricoltori a gestire tutti gli aspetti dell'agricoltura per consentire loro di ottenere un salario sostenibile.

Clicca su ogni immagine qui sotto per vedere una possibile funzione e come potresti implementarla.

speech-bubbles
Fornire un forum agli agricoltori per porre domande e ricevere consigli da altri agricoltori.
Puoi utilizzare un database cloud e delle ListView per visualizzare le conversazioni e permettere agli utenti di aggiungersi alla conversazione.
money
Mettere in contatto gli agricoltori con istituti di microfinanza e prestatori, fornendo accesso a prestiti e crediti a prezzi accessibili.
Puoi utilizzare un database cloud e le Mappe per mettere in contatto gli utenti con organizzazioni locali, individui e istituzioni finanziarie disposte a fornire prestiti a prezzi accessibili.
air-quality-sensor
Dotare gli agricoltori di sensori per monitorare le loro colture
Esistono molti sensori a basso costo, come micro:bit e Raspberry Pi, che puoi aggiungere alla tua app in modo che gli agricoltori possano monitorare il terreno, il meteo e l'acqua per i loro raccolti.
Youtube logo
Crea una lista curata di video utili per i piccoli agricoltori
Potresti creare una mini-interfaccia di Youtube in cui gli utenti possono cercare video su un particolare argomento o tecnica agricola. Puoi iniziare con un elenco curato dagli autori dell'app, ma poi consentire agli utenti di votare i video per farli apparire più in alto nell'elenco. Il tutto può essere realizzato con un database cloud per archiviare i dati dei video e un WebViewer per poterli visualizzare.

Hub della fame

Questa applicazione prevede le aree in cui la fame potrebbe essere un problema, aiutando le organizzazioni di distribuzione alimentare a pianificare meglio.

Clicca su ogni immagine qui sotto per vedere una possibile funzione e come potresti implementarla.

artificial intelligence - brain with neural network
Addestrare un modello di intelligenza artificiale su dati socioeconomici, demografici, geografici e meteorologici storici.
Puoi utilizzare una piattaforma AI esterna per addestrare il modello con dati provenienti da fonti diverse: indagini governative, indagini sulla comunità locale, informazioni meteo.
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Gli utenti possono contribuire a mantenere il modello aggiornato e preciso.
I cittadini scienziati possono inviare dati sulla scarsità di cibo nella loro località e passarli al modello tramite un'API per tenerlo aggiornato.
street map
Utilizza il modello di previsione per aiutare le organizzazioni a pianificare la distribuzione degli alimenti
Puoi utilizzare il componente Mappa, insieme ai dati logistici del modello e alle informazioni sull'inventario memorizzate in un database cloud per aiutare gli utenti a pianificare i modi più efficienti per portare gli alimenti dove sono più necessari.
global map
Fornisci visivamente informazioni sulla fame
Puoi utilizzare il componente Mappa per evidenziare le aree in cui la fame potrebbe essere un problema, ora o in futuro, sulla base del modello.