SDG 2 パワーソリューション

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SDG 2 パワーソリューション

というアプリを作ったテクノベーションの卒業生、アシュリンの旅を追ってみよう。 Ravensightというアプリを開発した。

Ashlyn Gao

アシュリン・ガオはフロリダ州ウェストンにあるサイプレス・ベイ高校3年生。サマー・サイエンス・プログラム(SSP)とオナーズ・サマー・マス・キャンプ(HSMC)で天体物理学の研究を行い、証明に基づく整数論を学び、スコラスティック・アート&ライティング賞で複数のゴールド・キーを獲得し、学校のエール・ブック賞を受賞。ミュー・アルファ・シータ会長、生徒会人事委員長、キークラブ第24B部副ガバナー、SewPowerful支部リーダー、4年間バレーボール・テニス・チームのキャプテンを務める彼女は、地域社会に奉仕し、家族と呼べるようになった多様な人々と共に働くことを愛している。教室の外では、テニスのトレーニング、ハープとピアノの演奏、ドレスの縫製、そして心のこもった絵を描く。マイアミ・ヘラルド紙のシルバー・ナイトにノミネートされ、米国大統領奨学生、全米メリットのセミファイナリストである彼女は、大学でSTEMを学び、自分の知識、創造性、リーダーシップ能力を活かして地域社会の成長を促進することを目指している。

アシュリンのアプリ「 RavenSight」は、都市農家を支援するために開発されたモバイル農業技術アプリケーションで、環境の異常を検出し、成長を追跡し、収穫を予測する。リアルタイムモニタリング、予測的洞察、カスタムアラートを提供します。

ピッチビデオはこちら レイヴンサイト.

アシュリンのアプリについては、以下のタブをクリックしてください、 レイヴンサイトと彼女のテクノベーションの経験については、以下のタブをクリックしてください。

今度は君の番だ!

アシュリンは、Ravensightアプリを構築する際に、コーディングライブラリの使用について多くのことを学びました。プロジェクトでの外部ライブラリの使用についての詳細や、他のTechnovation卒業生によるパワーアプリのチュートリアルは、下のボタンをクリックしてご覧ください。  

その他、SDGs 2のソリューションとして考えられるアプリのアイデアについては、以下をお読みください。

その他のソリューション

各タブをクリックすると、可能性のある機能と、同様のアプリを構築するために使用できるコーディングコンポーネントが表示されます。

グロウ・ワイズ

このアプリは地域住民とコミュニティガーデンをつなぐ。

以下の各画像をクリックすると、実現可能な機能とその実装方法を確認できます。

gmap
このアプリは、地域のコミュニティガーデンを表示し、参加に関する情報を提供します。
地図と マーカー コンポーネントを使用することができます。
satellite image
衛星画像を用いてモデルを訓練し、新たな潜在的な区画を発見することが可能である
Teachable Machineのようなツールを使って、都市の衛星画像でモデルを学習させることができます。 そうすれば、そのモデルは都市内のどこに新しいコミュニティガーデンの候補地があるかを予測できるようになります。
network-5508173_640
ガーデニングに関する質問について、ユーザー同士が助け合う
ユーザー名とパスワードを保存するサインインシステムと一緒に、チャット情報を保存するためにクラウドデータベースを使用することができます。
storefront
コミュニティ・ガーデンは、余った農産物を地域の人々に販売したり、提供したりすることができる。
クラウドデータベースを使って、農産物の情報を保存・掲載し、在庫を追跡する。利用者が農産物を取りに来ることもできるし、利用者が生産者とつながるためのサインアップやセールスポイントのようなシステムを作ることもできる。

ファーム・フレッシュ・テック

このアプリは、小規模農家が持続可能な生活賃金を得られるよう、農業のあらゆる面で支援することができる。

以下の各画像をクリックすると、実現可能な機能とその実装方法を確認できます。

speech-bubbles
農家が他の農家に質問し、助言を得るためのフォーラムを提供する。
クラウドデータベースと リストビューを使って会話を表示し、ユーザーが会話に追加できる。
money
農民とマイクロファイナンス機関や金融業者を結びつけ、手ごろな価格のローンやクレジットを利用できるようにする。
クラウドのデータベースと マップを使って、ユーザーを地元の団体や個人、手ごろなローンを提供してくれる金融機関につなぐことができる。
air-quality-sensor
農家が作物を監視できるよう、センサーを装備する。
micro:bitや Raspberry Piなど、アプリに追加できる低価格のセンサーがたくさんあるので、農家は作物の土壌、天候、水をモニターできる。
Youtube logo
小規模農家に役立つビデオのキュレーションリストを作る
ユーザーが特定の農業トピックや技術に関するビデオを検索できるミニYoutubeインターフェースを作ることができる。アプリの作者によってキュレートされたリストから始めることもできるが、ユーザーがビデオをアップ投票してリストの上位に表示できるようにすることもできる。これは、動画データを保存するクラウドデータベースと、動画を閲覧できるWebViewerで実現できる。

ハンガー・ハブ

このアプリは、飢餓が問題になりそうな地域を予測し、食糧配給団体がより良い計画を立てるのに役立つ。

以下の各画像をクリックすると、実現可能な機能とその実装方法を確認できます。

artificial intelligence - brain with neural network
社会経済データ、人口統計データ、地理データ、過去の気象データを用いてAIモデルを訓練する。
外部のAIプラットフォームを使って、政府機関、地域コミュニティ調査、気象情報など、さまざまなソースからのデータでモデルを訓練することができる。
network-5508173_640
ユーザーはモデルの更新と正確さを維持するために貢献することができる。
市民科学者は、自分の住んでいる場所の食糧不足に関するデータを投稿し、APIを使ってモデルに渡すことで、モデルを最新の状態に保つことができる。
street map
食品流通の計画立案にモデル予測を役立てる
マップ・コンポーネントを、モデルからのロジスティクス・データやクラウド・データベースに保存された在庫情報とともに使用することで、最も必要とされる場所に食料を届けるための最も効率的な方法をユーザーが計画できるようになる。
global map
飢餓に関する洞察を視覚的に提供する
地図コンポーネントを使えば、モデルに基づいて、現在または将来、飢餓が問題になりそうな地域を強調することができる。