SDG 2 ენერგიის გადაწყვეტილებები

  • იხილავთ რამდენიმე არსებულ გადაწყვეტას შთაგონებისთვის
  • მიიღებთ იდეებსა და შაბლონებს თქვენი გადაწყვეტილებების შემდეგ დონეზე გადასაყვანად

SDG 2 ენერგიის გადაწყვეტა

მოდით, გავყვეთ ეშლინის, Technovation-ის კურსდამთავრებულის, მოგზაურობას, რომელმაც შექმნა აპლიკაცია სახელწოდებით Ravensight შიმშილის პრობლემისა და მდგრადი განვითარების მე-2 მიზნის შესახებ.

Ashlyn Gao

ეშლინ გაო ფლორიდის შტატის ქალაქ ვესტონში, საიპრეს ბეის საშუალო სკოლის კურსდამთავრებულია. მისი აკადემიური გზა STEM და ჰუმანიტარული მეცნიერებების გადაჯაჭვულობაზეა დაფუძნებული. მან ასტროფიზიკის კვლევა ჩაატარა და მტკიცებულებებზე დაფუძნებული რიცხვების თეორია შეისწავლა ზაფხულის სამეცნიერო პროგრამაზე (SSP) და საპატიო ზაფხულის მათემატიკის ბანაკში (HSMC), მოიპოვა Scholastic Art and Writing-ის მრავალი ოქროს გასაღები, მიიღო სკოლის იელის წიგნის ჯილდო და იყო ნახევარფინალისტი. Technovation Girls -ის გლობალური ტექნოლოგიური მეწარმეობის კონკურსი. როგორც Mu Alpha Theta-ს პრეზიდენტი, სტუდენტური თვითმმართველობის ადამიანური რესურსების თავმჯდომარე, Key Club-ის 24B დივიზიონის ვიცე-გუბერნატორი, SewPowerful-ის განყოფილების ლიდერი და ოთხწლიანი უნივერსიტეტის ჩოგბურთის გუნდის კაპიტანი, მას უყვარს საზოგადოებისთვის მსახურება და მრავალფეროვან ადამიანებთან მუშაობა, რომლებსაც თავად ოჯახი უწოდა. საკლასო ოთახის გარეთ ის ვარჯიშობს ჩოგბურთში, უკრავს არფაზე და ფორტეპიანოზე, კერავს კაბებს და გულს ხატავს. Miami Herald Silver Knight-ის ნომინანტი, აშშ-ის პრეზიდენტის სტიპენდიანტი და ეროვნული დამსახურების ნახევარფინალისტი, ის ცდილობს კოლეჯში შეისწავლოს STEM და გამოიყენოს თავისი ცოდნა, კრეატიულობა და ლიდერობის უნარები თავის თემში ზრდის დასაჩქარებლად.

ეშლინის აპლიკაცია RavenSight არის მობილური სასოფლო-სამეურნეო ტექნოლოგიების აპლიკაცია, რომელიც შემუშავებულია ქალაქელ ფერმერებს გარემოსდაცვითი დარღვევების აღმოსაჩენად, ზრდის თვალყურის დევნებისა და მოსავლის პროგნოზირებისთვის. ის უზრუნველყოფს რეალურ დროში მონიტორინგს, პროგნოზირებად ინფორმაციას და მორგებულ შეტყობინებებს.

აქ არის Ravensight- ის პრეზენტაციის ვიდეო.

დააწკაპუნეთ ქვემოთ მოცემულ ჩანართებზე, რომ გაიგოთ მეტი ეშლინის აპლიკაციის, Ravensight-ის , და მისი Technovation-თან დაკავშირებული გამოცდილების შესახებ.

ᲐᲮᲚᲐ ᲨᲔᲜᲘ ᲯᲔᲠᲘᲐ!

Ravensight აპლიკაციის შექმნისას ეშლინმა ბევრი რამ ისწავლა კოდირების ბიბლიოთეკების გამოყენების შესახებ. ქვემოთ მოცემულ ღილაკზე დაწკაპუნებით, შეიტყვეთ მეტი თქვენს პროექტში გარე ბიბლიოთეკების გამოყენების შესახებ და იხილეთ Power App-ის სხვა კურსდამთავრებულების სხვა სახელმძღვანელოები.  

წინააღმდეგ შემთხვევაში, განაგრძეთ კითხვა ქვემოთ, რათა იხილოთ SDG 2-ის გადაწყვეტილებების სხვა შესაძლო აპლიკაციების იდეები.

ᲡᲮᲕᲐ ᲒᲐᲓᲐᲬᲧᲕᲔᲢᲘᲚᲔᲑᲔᲑᲘ

აქ მოცემულია კიდევ რამდენიმე გადაწყვეტა, რომელიც დაგეხმარებათ SDG 2-ისთვის იდეების მიღებაში. დააწკაპუნეთ თითოეულ ჩანართზე, რომ ნახოთ შესაძლო ფუნქციები და კოდირების ის კომპონენტები, რომელთა გამოყენებაც შეგიძლიათ მსგავსი აპლიკაციის შესაქმნელად.

გაიზარდე გონიერი

ეს აპლიკაცია ადგილობრივი საზოგადოების წევრებს საზოგადოებრივ ბაღებთან აკავშირებს.

დააწკაპუნეთ ქვემოთ მოცემულ თითოეულ სურათზე, რათა ნახოთ შესაძლო მახასიათებელი და როგორ შეგიძლიათ მისი განხორციელება.

gmap
აპლიკაცია აჩვენებს ადგილობრივ სათემო ბაღებს გაწევრიანების შესახებ ინფორმაციით
ბაღებისა და ნაკვეთების საჩვენებლად შეგიძლიათ გამოიყენოთ რუკისა და მარკერის კომპონენტები, ხოლო თითოეული ადგილის შესახებ ინფორმაციის შესანახად - ღრუბლოვანი მონაცემთა ბაზა .
satellite image
თანამგზავრული სურათების გამოყენება შესაძლებელია მოდელის გასაწვრთნელად ახალი პოტენციური ნაკვეთების აღმოსაჩენად.
ქალაქების თანამგზავრული სურათებით მოდელის გასაწვრთნელად შეგიძლიათ გამოიყენოთ ისეთი ინსტრუმენტი, როგორიცაა Teachable Machine . შემდეგ მოდელს შეუძლია იწინასწარმეტყველოს, თუ ქალაქში სად არის ახალი საზოგადოებრივი ბაღის პოტენციური ადგილები.
network-5508173_640
ეხმარება მომხმარებლებს დაკავშირებაში, რათა დახმარება გაუწიონ მებაღეობის კითხვებზე
ჩატის ინფორმაციის შესანახად შეგიძლიათ გამოიყენოთ ღრუბლოვანი მონაცემთა ბაზა , მომხმარებლის სახელებისა და პაროლების შესანახად კი - შესვლის სისტემა.
storefront
სათემო ბაღებს შეუძლიათ ზედმეტი პროდუქციის გაყიდვა ან შეთავაზება საზოგადოების წევრებისთვის
გამოიყენეთ ღრუბლოვანი მონაცემთა ბაზა პროდუქციის შესახებ ინფორმაციის შესანახად და განსათავსებლად, ასევე ინვენტარის თვალყურის დევნებისთვის. მომხმარებლებს შეუძლიათ მოვიდნენ პროდუქციის ასაღებად, ან შეგიძლიათ შექმნათ რაიმე სახის რეგისტრაციის ან გაყიდვების პუნქტების სისტემა, რათა მომხმარებლებმა დაუკავშირდნენ მწარმოებლებს.

ფერმის ახალი ტექნოლოგიები

ამ აპლიკაციას შეუძლია დაეხმაროს მცირე მასშტაბის ფერმერებს სოფლის მეურნეობის ყველა ასპექტში, რათა მათ შეძლონ მდგრადი საარსებო ხელფასის მიღება.

დააწკაპუნეთ ქვემოთ მოცემულ თითოეულ სურათზე, რათა ნახოთ შესაძლო მახასიათებელი და როგორ შეგიძლიათ მისი განხორციელება.

speech-bubbles
უზრუნველყოთ ფორუმი ფერმერებისთვის, სადაც მათ შეუძლიათ დასვან კითხვები და მიიღონ რჩევები სხვა ფერმერებისგან.
საუბრების საჩვენებლად და მომხმარებლებისთვის საუბარში დამატებების მისაცემად, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ღრუბლოვანი მონაცემთა ბაზა და ListViews .
money
დააკავშირეთ ფერმერები მიკროსაფინანსო ინსტიტუტებთან და კრედიტორებთან, რაც უზრუნველყოფს ხელმისაწვდომ სესხებსა და კრედიტებზე წვდომას.
თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ღრუბლოვანი მონაცემთა ბაზა და რუკები , რათა დააკავშიროთ მომხმარებლები ადგილობრივ ორგანიზაციებთან, ფიზიკურ პირებთან და ფინანსურ ინსტიტუტებთან, რომლებიც მზად არიან ხელმისაწვდომი სესხების გაცემა.
air-quality-sensor
ფერმერების აღჭურვა სენსორებით, რათა მათ შეძლონ მოსავლის მონიტორინგი
აპლიკაციაში შეგიძლიათ დაამატოთ მრავალი დაბალფასიანი სენსორი , როგორიცაა micro:bit და Raspberry Pi, რათა ფერმერებმა შეძლონ თავიანთი კულტურების ნიადაგის, ამინდისა და წყლის მონიტორინგი.
Youtube logo
შეადგინეთ სასარგებლო ვიდეოების სია მცირე მასშტაბის ფერმერებისთვის
შეგიძლიათ შექმნათ მინი-youtube ინტერფეისი, სადაც მომხმარებლებს შეეძლებათ ვიდეოების მოძიება კონკრეტულ სასოფლო-სამეურნეო თემაზე ან ტექნიკაზე. შეგიძლიათ დაიწყოთ აპლიკაციის ავტორების მიერ შედგენილი სიით, მაგრამ შემდეგ მომხმარებლებს მისცეთ ვიდეოებისთვის ხმის მიცემის უფლება, რათა ისინი სიაში უფრო მაღლა გამოჩნდნენ. ეს შეიძლება გაკეთდეს ვიდეო მონაცემების შესანახად ღრუბლოვანი მონაცემთა ბაზის და ვიდეოების სანახავად WebViewer-ის გამოყენებით.

შიმშილის ცენტრი

ეს აპლიკაცია პროგნოზირებს იმ ადგილებს, სადაც შიმშილი შეიძლება პრობლემა იყოს, რაც საკვების გამანაწილებელ ორგანიზაციებს უკეთ დაგეგმვაში ეხმარება.

დააწკაპუნეთ ქვემოთ მოცემულ თითოეულ სურათზე, რათა ნახოთ შესაძლო მახასიათებელი და როგორ შეგიძლიათ მისი განხორციელება.

artificial intelligence - brain with neural network
ხელოვნური ინტელექტის მოდელის გაწვრთნა სოციალურ-ეკონომიკურ, დემოგრაფიულ, გეოგრაფიულ და ისტორიულ ამინდის მონაცემებზე დაყრდნობით
მოდელის სხვადასხვა წყაროდან - სამთავრობო, ადგილობრივი საზოგადოების კვლევებიდან, ამინდის ინფორმაციით - მიღებული მონაცემებით გასაწვრთნელად შეგიძლიათ გამოიყენოთ გარე ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმა.
network-5508173_640
მომხმარებლებს შეუძლიათ წვლილი შეიტანონ მოდელის განახლებისა და სიზუსტის შენარჩუნებაში
მოქალაქე მეცნიერებს შეუძლიათ გამოაქვეყნონ მონაცემები თავიანთ ადგილას საკვების დეფიციტის შესახებ და გადასცენ ისინი მოდელს API-ის გამოყენებით, რათა მოდელი განახლებული იყოს.
street map
გამოიყენეთ მოდელის პროგნოზირება ორგანიზაციისთვის საკვების განაწილების დაგეგმვის დასახმარებლად
თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ რუკის კომპონენტი, მოდელიდან მიღებულ ლოგისტიკურ მონაცემებთან და ღრუბლოვან მონაცემთა ბაზაში შენახულ ინვენტარის ინფორმაციასთან ერთად, რათა დაეხმაროთ მომხმარებლებს დაგეგმონ საკვების ყველაზე ეფექტური მიწოდების გზები იქ, სადაც ის ყველაზე მეტად არის საჭირო.
global map
ვიზუალურად მიაწოდეთ ინფორმაცია შიმშილის შესახებ
მოდელის მიხედვით, შეგიძლიათ გამოიყენოთ რუკის კომპონენტი იმ ადგილების გამოსაყოფად, სადაც შიმშილი შეიძლება პრობლემა იყოს, ახლა ან მომავალში.