Blumen und Pflanzen zu giessen ist zeitintensiv – und wiederholt sich jeden Tag. So entstand die Idee, der Gärtnerin und dem Gärtner mit einem automatisierten Pflanzenbewässerungsgerät die Arbeit abzunehmen.
Der zentrale Prozessor besteht aus einem Micro:bit und einer Zusatzkarte, die mit Sensoren für Feuchtigkeit, Temperatur, Licht und Regen verbunden ist. Der zweite Prozessor – ebenfalls ein Micro:bit – ist mit der Pumpe verbunden, die das ganze System steuert.
Der erste Prozessor misst die Luftfeuchtigkeit im Boden, die Temperatur, das Licht und den Regen und überträgt das Signal auf die Lora-Karte, um die Pumpe automatisch ein- und auszuschalten. Wenn die Pumpe läuft, sendet sie das Signal an den anderen Prozessor, um die Pflanzen in der festgelegten Reihenfolge und Dauer zu bewässern.

Während der Regenzeit vermehren sich die Mücken und werden zu einer Plage. Deshalb haben wir ein automatisches Mücken-Sprühgerät entwickelt. Die Geräte werden in Klassenzimmern, Toiletten und überall dort, wo sie benötigt werden, aufgestellt und über eine Zeitschaltuhr gesteuert. Sobald der Insektenabwehrmittel-Tank leer ist, ertönt ein Signal, damit dieser wieder aufgefüllt werden kann.
In Zukunft soll via eine App das Sprühgerät gesteuert werden können.

Für Menschen mit Behinderungen kann es schwierig sein, elektronische Geräte zu steuern.
Das Programm zur Erkennung von Gesichtsbewegungen ist in Python programmiert und funktioniert folgendermassen: Wenn ein Benutzer oder eine Benutzerin, sein/ihr Gesicht nach oben, nach unten, links oder rechts bewegt, bewegt sich der Mauspfeil entsprechend. Augenblinzeln ist gleichbedeutend mit einem links-/rechts-Klick, und wenn beide Augen geschlossen werden, gleitet die Maus entsprechend der Nasenbewegung nach oben/unten.

Der Detektor, der in Kameras auf den Reisfeldern installiert ist, kann helfen, Krankheiten bei den Pflanzen zu erkennen, indem er regelmässig Bilder aufnimmt. Diese werden zur Analyse in die Cloud-Dienste hochgeladen (mit Scratch AI), anschliessend an ThinkSpeak gesendet, um diese mit den gespeicherten Daten zu synchronisieren und so zu analysieren.
Sobald die Krankheiten erkannt sind, schlägt das Programm Behandlungsempfehlungen vor. Bislang konnte das System sechs Proben analysieren. In Zukunft sollen weiter Pflanzenarten hinzukommen, die das System erkennen kann.

Die Suche nach medizinischen Geräten, mit denen COVID-19-Patienten geholfen werden kann, wurde 2020 vorangetrieben. Ein Team junger Schüler im Alter von 12 bis 15 Jahren aus dem Mekong-Delta in Vietnam arbeitete an einer Initiative zur Entwicklung eines Prototyps für ein kostengünstiges Atemgerät.

30 Clubmitglieder wurden von TDF’s technischen Beratern angeleitet, zwei verschiedene Entwürfe zusammenzustellen, darunter auch einen Open-Source-Entwurf des Massachusetts Institute of Technology (MIT). Einige Teile des Beatmungsgeräts werden von den Studenten im 3D-Druckverfahren hergestellt.