国連のSDGsの5つの柱の1つは「地球」である。気候に関連するSDGsはすべてこの柱、SDGs6、12、13、14、15に該当する。
テクノベーションの参加者の多くは、気候問題の解決に深い関心を持っている。多くのチームが気候問題の解決に役立つアプリに取り組むことを決め、テクノベーションの卒業生の中には気候関連のSDGsを解決するためにチームを組んだ人もいます。
彼らは、あなたが独自のアプリ・ソリューションに着手する際に、彼らの技術的専門知識の一部を共有したいと考えている。
彼らの解決策は以下の通り！
各アプリのアイコンをクリックすると、チュートリアルが表示されます。
ソフトウェア開発グループ
アプリ
何を学ぶか
言語/プラットフォーム
AIを使う？
- グーグル シート
- 地図、マーカー
サンカブル
いいえ
- 数値公開データセットを使ったMLモデル
- 水質予測
Python, Streamlit
はい
- データグリッド
- クラウドデータ
- 動画と画像の選択
サンカブル
いいえ
- 画像内のテキストを検出する
- API統合
App Inventor
はい
- IUCN レッドリスト API の統合
App Inventor
いいえ
- IUCNレッドリストAPI
- チャットボット統合
App Inventor
はい
- リーダーシップボード
サンカブル
いいえ
- 衛星画像を用いたリモートセンシング
- マングローブ検出
グーグルアースエンジン／ジャバスクリプト
はい
- データ・ビューア・グリッド
- グーグル シート
サンカブル
いいえ
- Teachable Machine 画像分類
- グーグル シート
- 地図、マーカー
App Inventor
はい
SDG6：きれいな水
テクノベーション卒業生ラウラ・メンデスによる「dropin'
ドロップインは、保護水域を地図上に表示するアプリだ。ローラが書いた Thunkableチュートリアルでは、Google Sheetsと Map/Markerコンポーネントを使用して、アプリの地図上に位置情報を表示する方法を紹介しています。
これは、アプリで共有された位置情報をクラウドソーシングする素晴らしい方法だ！
SDG6のaiの例
このチュートリアルでは、数値水質データで機械学習モデルを構築し、それを使って特定の月の湖の水質を予測する方法を紹介します。
水質アプリ
23:50
15:36
SDG12：責任ある消費
テクノベーション卒業生によるオプションA アナ・バルテアヌとジベック・アスカル
オプションA クラウドデータを使用し、Thunkableを使用してデータグリッドに画像や動画を組み込みます Thunkableアナとジベクは、責任ある消費アプリでヴィンテージファッション動画を表示しました。動画では、アプリユーザーがリストから動画を選択・閲覧できるようにする方法を示しています。
SDG12アイの例
このチュートリアルでは、AIを使ってテキストを検出するAPIを組み合わせる方法を紹介する。ユーザーは購入前にブランドタグをチェックすることで、そのブランドがどの程度持続可能かを確認することができる。
SDG13：気候変動対策
テクノベーション卒業生によるWEヒーローズ ジョバンナ・ロメロとアーレン・アメスクア・オルティス
WEヒーローズでは、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を使用して外部ウェブサイトのデータを組み込んでいます。MIT App Inventor.ArlenとGiovannaは、IUCN Redlist APIを使用して、アプリに絶滅危惧種の情報を表示しました。
SDG13のaiの例
WEHeroes アプリに AI を追加してみませんか？このチュートリアルでは、IUCN API を使用して絶滅危惧種のリストを取得し、App Inventor ChatBot コンポーネントを使用して IUCN ウェブサイトからの情報をより若いユーザーの年齢に適したものにする方法を紹介します。
SDG14：水面下の生活
チームCACによるマイクロプラスチック騒乱
マイクロプラスチック・メイヘムにはリーダーボードがあり、ユーザーはヌードル（水路付近で見られる小さなマイクロプラスチック粒子）を集めることでポイントを獲得し、友人と競い合うことができる。
SDG14のaiの例
マングローブは、水質と地球の健康の両方に不可欠なサービスを提供する重要な沿岸生態系である。マングローブは天然の水フィルターとして機能し、海洋の生物多様性を維持するために不可欠である。 マングローブは、陸上の森林よりも1ヘクタールあたり3～5倍多くの炭素を蓄積します。マングローブの密集した根系は海岸線を安定させ、高潮、津波、浸食から自然を保護する。
このチュートリアルでは、Google Earth Code Engineを使用してウェブアプリをコーディングし、マングローブの成長を追跡・可視化する方法を紹介します。このアプリはNASAの衛星画像を分析・合成し、マングローブの成長を検出・可視化します。2つの異なる年の成長を比較し、時間の経過に伴う地域の変化を確認できます。
SDG15：陸上での生活
ネキ・ネイチャー by アヴリル・モンセラット・ルイス・イバラ
ネキネイチャーby Avrilは、メキシコの絶滅危惧種に関する情報をユーザーに提供しています。データ・ビューワー・グリッドと Google Sheetsの使い方を学ぶ Thunkableアプリに情報を表示するだけでなく、より多くのデータをアプリに追加するための汎用性を高めることができます。
SDG15のaiの例
この8つのパートからなるチュートリアルでは、以下の方法を紹介します。
- データセット用の画像を集める
- Teachable Machineで機械学習モデルを学習し、侵入植物を特定する。
- App Inventorプロジェクトにモデルを追加する
- Googleスプレッドシートに分類された植物を保存
- マーカーを使用して地図にデータを追加し、侵略的なホットスポットを強調表示する。
プレイリスト
3:33
8:03
10:28
11:07
6:18
9:44
13:03
