为地球提供电力应用程序解决方案

地球是联合国可持续发展目标的五大支柱之一。任何与气候有关的可持续发展目标都属于这一支柱--可持续发展目标6、12、13、14 和15。

许多 Technovation 的参与者都对解决气候问题有着浓厚的兴趣。许多团队决定开发有助于解决气候问题的应用程序，而我们的一些 Technovation 校友也组队解决与气候有关的可持续发展目标。

在您开始自己的应用程序解决方案时，他们希望与您分享他们的一些技术专长。

下面看看他们的解决方案！

点击每个应用程序图标，了解更多信息，并按照教程操作。

可持续发展目标

应用程序

学习内容

语言/平台

使用人工智能？

dropin logo
  • 谷歌工作表
  • 地图、标记

可拧紧

没有

  • 使用数值公共数据集的 ML 模型
  • 水质预测

Python, Streamlit

是

sdg 12
Option A logo
  • 数据网格
  • 云数据
  • 视频与图像选择

可拧紧

没有

sdg 12
  • 检测图像中的文本
  • 应用程序接口集成 

应用程序发明家

是

sdg 13
WE Heroes logo
  • 世界自然保护联盟红名单应用程序接口集成

应用程序发明家

没有

sdg 13
we heroes plus logo
  • 世界自然保护联盟红名单 API
  • 聊天机器人集成

应用程序发明家

是

SDG 14 logo
Microplastic Mayhem logo
  • 领导委员会

可拧紧

没有

SDG 14 logo
mangrove comparison app ico
  • 基于卫星图像的遥感技术
  • 红树林探测

谷歌地球引擎/ Javascript

是

sdg 15
  • 数据查看器网格
  • 谷歌工作表

可拧紧

没有

sdg 15
dandelion with a circle and line across it
  • 可教机器图像分类
  • 谷歌工作表
  • 地图、标记

应用程序发明家

是

可持续发展目标 6：清洁水

由 Technovation 校友 Laura Mendes 制作的 dropin'

dropin'是一款在地图上显示水源保护区的应用程序。劳拉撰写的 Thunkable教程向您展示了如何在应用程序中使用Google Sheets和地图/标记组件在地图上显示基于位置的信息。

这是在应用程序中众包共享位置信息的好方法！

开放式教程
tutorial for dropin app screenshot

SDG 6 AI 示例

本教程将向您展示如何利用数值水质数据建立机器学习模型，然后用它来预测特定月份的湖泊水质。

水质应用程序

2 个视频

可持续发展目标 12：负责任的消费

由 Technovation 校友提供的选项 A Ana Balteanu 和 Zhibek Askar

选项A 使用云端数据，并通过 Thunkable。安娜和芝贝克在她们的责任消费应用中展示了复古时尚视频。视频中，她们演示了如何让应用用户从列表中选择并观看视频。

SDG 12 AI 示例

本教程将向您展示如何结合使用人工智能的应用程序接口来检测文本。用户可以在购买前查看品牌标签，了解该品牌的可持续发展程度。 

可持续发展目标 13：气候行动

Technovation 校友眼中的 WE 英雄 Giovanna Romero 和 Arlen Amezcua Ortiz

我们的英雄利用麻省理工学院应用程序开发器中的应用程序接口（API），将外部网站数据整合到 MIT App Inventor.Arlen 和 Giovanna 使用 IUCN Redlist API 在他们的应用程序中显示濒危物种信息。

在 Play 商店下载应用程序
在 App Inventor 中打开项目

SDG 13 AI 示例

您想为您的 WEHeroes 应用程序添加人工智能吗？本教程将向您展示如何使用世界自然保护联盟 API 获取濒危物种列表，然后使用 App Inventor ChatBot 组件使世界自然保护联盟网站上的信息更适合年轻用户的年龄。

可持续发展教育 14：水下生活

CAC 团队的微塑料灾难

微塑料大混乱包括一个排行榜，用户可以通过收集 nurdles（水道附近发现的微小塑料颗粒）获得积分，并与朋友一较高下。 

在 Thunkable 中打开项目

SDG 14 AI 示例

红树林是重要的沿海生态系统，为水质和地球健康提供重要服务。红树林是天然的水过滤器，对维持海洋生物多样性至关重要。 红树林每公顷的碳储存量是陆地森林的 3-5 倍。红树林茂密的根系可以稳定海岸线，为抵御风暴潮、海啸和侵蚀提供天然保护。 

本教程将指导您如何通过编写基于Google Earth Code Engine的网络应用程序，实现红树林生长的追踪与可视化。该应用通过分析NASA卫星图像并生成合成图像，从而检测并可视化红树林的生长情况。您可对比两年间的生长差异，观察特定区域随时间推移的变化趋势。

可持续发展教育 15：陆地生活

Neki Nature 作者：Avril Montserrat Ruiz Ibarra

Neki NatureAvril 为用户提供有关墨西哥濒危物种的信息。了解如何在您的应用程序中使用数据查看器网格和Google SheetsThunkable应用程序中使用数据查看器网格和 Google Sheets 来显示信息，同时还能为应用程序添加更多数据。 

在 Thunkable 中打开项目

SDG 15 AI 示例

本教程由 8 部分组成，向您介绍如何

  • 为数据集收集图像
  • 在 Teachable Machine 中训练机器学习模型，以识别入侵植物
  • 将模型添加到 App Inventor 项目中
  • 在谷歌电子表格中存储分类植物
  • 使用标记将数据添加到地图上，并突出显示入侵热点

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