ЦУР 2 Силовые решения

  • Посмотрите на некоторые существующие решения, чтобы вдохновиться
  • Получите идеи и шаблоны, чтобы вывести свои решения на новый уровень

ЦУР 2 СИЛОВОЕ РЕШЕНИЕ

Давайте проследим за путешествием Эшлин, выпускницы Technovation, которая создала приложение под названием Ravensight посвященное проблеме голода и ЦУР 2.

Ashlyn Gao

Эшлин Гао - выпускница senior школы Cypress Bay High School в Вестоне, штат Флорида. В ее учебном пути переплетаются научные и гуманитарные науки: она проводила исследования в области астрофизики и изучала теорию чисел на основе доказательств в рамках Летней научной программы (SSP) и Летнего математического лагеря для отличников (HSMC), получила несколько Золотых ключей от Scholastic Art and Writing awards, получила школьную премию Yale Book Award и стала полуфиналисткой глобального конкурса технологического предпринимательства Technovation Girls. Будучи президентом Mu Alpha Theta, председателем отдела кадров студенческого правительства, вице-губернатором Key Club Division 24B, руководителем отделения SewPowerful и капитаном команды по большому теннису, она любит служить обществу и работать с разными людьми, которых она стала называть своей семьей. За пределами класса она тренируется в теннисе, играет на арфе и фортепиано, шьет платья и рисует. Номинант на премию Miami Herald Silver Knight, президентский стипендиат США и полуфиналист конкурса National Merit, она мечтает изучать в колледже технологию STEM и использовать свои знания, творческий потенциал и лидерские способности для стимулирования роста в своем сообществе.

Приложение Ashlyn's RavenSight - это мобильная сельскохозяйственная технология, разработанная для помощи городским фермерам в обнаружении аномалий окружающей среды, отслеживании роста и прогнозировании урожая. Оно обеспечивает мониторинг в реальном времени, прогнозирование и пользовательские оповещения.

Представляем вашему вниманию видеоролик, посвященный Ravensight.

Перейдите по вкладкам ниже, чтобы узнать о приложении Эшлин, Ravensightи о ее опыте участия в программе Technovation.

ТЕПЕРЬ ВАША ОЧЕРЕДЬ!

Эшлин узнала много нового об использовании библиотек для кодирования при создании своего приложения Ravensight. Узнать больше об использовании внешних библиотек в своем проекте, а также посмотреть другие учебные пособия по созданию приложений от других выпускниц Technovation можно, нажав на кнопку ниже.  

Нажмите здесь

В противном случае продолжайте читать ниже, чтобы узнать о других возможных идеях приложений для решений ЦУР 2.

ДРУГИЕ РЕШЕНИЯ

Вот еще несколько решений, которые подскажут вам идеи для ЦУР 2. Нажмите на каждую вкладку, чтобы увидеть возможные функции и компоненты кодирования, которые вы могли бы использовать для создания подобного приложения.

Расти мудро

Это приложение связывает местных жителей с общественными садами.

Щелкните по каждому изображению ниже, чтобы увидеть возможные функции и способы их реализации.

gmap
В приложении отображаются местные общественные сады с информацией о том, как присоединиться к ним.
Вы можете использовать компоненты "Карта" и "Маркер для отображения садов и участков, а также облачную базу данных для хранения информации о каждом участке.
satellite image
Спутниковые снимки можно использовать для обучения модели, чтобы обнаружить новые потенциальные участки.
Вы можете использовать такой инструмент, как Teachable Machine, для обучения модели с помощью спутниковых снимков городов. Затем модель может предсказать, где в городе находятся потенциальные места для нового общественного сада.
network-5508173_640
Помогает пользователям подключаться к сети для оказания помощи в решении вопросов, связанных с садоводством
Для хранения информации о чате можно использовать облачную базу данных, а для хранения имен пользователей и паролей - систему авторизации.
storefront
Общественные сады могут продавать или предлагать излишки продукции членам общины
Используйте облачную базу данных для хранения и размещения информации о продукции и отслеживания инвентаризации. Пользователи могут либо приходить за продуктами, либо создать что-то вроде системы регистрации или точек продаж, чтобы пользователи могли связываться с производителями.

Технология свежей фермы

Это приложение может помочь мелким фермерам во всех аспектах ведения хозяйства, чтобы они могли стабильно зарабатывать на жизнь.

Щелкните по каждому изображению ниже, чтобы увидеть возможные функции и способы их реализации.

speech-bubbles
Предоставить фермерам возможность задавать вопросы и получать советы от других фермеров
Вы можете использовать облачную базу данных и ListViews, чтобы отображать беседы и позволять пользователям добавлять их в беседу.
money
Связывать фермеров с микрофинансовыми организациями и кредиторами, обеспечивая доступ к недорогим займам и кредитам
Вы можете использовать облачную базу данных и Карты для связи пользователей с местными организациями, частными лицами и финансовыми учреждениями, готовыми предоставить доступные кредиты.
air-quality-sensor
Оснастите фермеров датчиками, чтобы они могли следить за своими посевами
Существует множество недорогих датчиков, таких как micro:bit и Raspberry Pi, которые вы можете добавить в свое приложение, чтобы фермеры могли следить за состоянием почвы, погодой и водой для своих культур.
Youtube logo
Составьте список полезных видеоматериалов для мелких фермеров
Можно создать мини-интерфейс Youtube, где пользователи смогут искать видео по конкретной теме или технике земледелия. Вы можете начать со списка, составленного авторами приложений, но затем позволить пользователям голосовать за видео, чтобы они появлялись выше в списке. Для этого можно использовать облачную базу данных для хранения видеоданных и программу WebViewer для просмотра видео.

Центр по борьбе с голодом

Это приложение прогнозирует районы, где может возникнуть проблема голода, помогая организациям, занимающимся распределением продовольствия, лучше планировать свою работу.

Щелкните по каждому изображению ниже, чтобы увидеть возможные функции и способы их реализации.

artificial intelligence - brain with neural network
Обучение модели искусственного интеллекта на основе социально-экономических, демографических, географических и исторических данных о погоде
Вы можете использовать внешнюю платформу искусственного интеллекта для обучения модели с помощью данных из различных источников - правительственных, опросов местного населения, информации о погоде.
network-5508173_640
Пользователи могут вносить свой вклад, чтобы поддерживать модель в актуальном и точном состоянии
Гражданские ученые могут размещать данные о нехватке продовольствия в своем регионе и передавать их в модель с помощью API, чтобы поддерживать модель в актуальном состоянии.
street map
Использование модели прогнозирования для планирования распределения продуктов питания
Компонент "Карта", а также логистические данные из модели и информация о запасах, хранящаяся в облачной базе данных, помогут пользователям планировать наиболее эффективные способы доставки продовольствия туда, где оно нужнее всего.
global map
Наглядное представление о голоде
Вы можете использовать компонент "Карта", чтобы выделить на основе модели области, где голод может стать проблемой, сейчас или в будущем.
Предыдущий урок
Вернуться к курсу