Inspiration

Idea Lab 💡

Explore the Idea Galaxy for inspiration, then hunt your own problem with the worksheet. Remember: these samples are starting points — your marks come from YOUR angle, not from copying.

ආශ්වාදය සඳහා අදහස් මන්දාකිණිය ගවේෂණය කරන්න, ඊට පස්සේ වැඩ පත්‍රිකාවෙන් ඔබේම ප්‍රශ්නය දඩයම් කරන්න. මතක තියාගන්න: මේ උදාහරණ ආරම්භක ලක්ෂ්‍ය විතරයි — ලකුණු ලැබෙන්නේ ඔබේම කෝණයට මිස copy කිරීමට නෙවෙයි.

The Idea Galaxy 🌌 — drag to spin, tap an orb

drag to spin · tap an orb to open its idea
Do it yourself

Problem-hunting worksheet 🕵️

Your answers save automatically in this browser only.

Step 1 — collect 5 real problems

Look at home 🏠, school 🏫, your town 🌾 and your hobbies 🎨. Specific beats general!

Step 2 — turn the best one into a "How might we…?"

Example: "The canteen queue is too long" → "How might we predict the queue so students come at quiet times?"

Step 3 — pick the AI superpower + the data

Seeing 👁️ / Reading & writing 📖 / Predicting 🔮 / Recommending 🎯 — and name where the data comes from.

Step 4 — your positioning one-liner

"For (who) who (problem), (name) is a (what) that (unique thing)."

Ready? Open the proposal template →

Calibrate yourself

Good idea, weak idea — spot the difference

Weak ✘

"An AI app that helps everyone with everything"

No specific problem, no specific person, impossible to build, impossible to mark. "Everyone" is nobody.

Strong ✔

"Photo of a school lost-item → AI matches it to the lost & found reports"

One clear problem, one clear user (students), buildable with image matching, easy to explain in 3 minutes.

Weak ✘

"AI that predicts lottery numbers"

Lottery draws are random — there is NO pattern to learn. If there's no pattern in the data, AI has no superpower.

Strong ✔

"AI that predicts tomorrow's vegetable prices from 5 years of market data"

Prices DO follow patterns (seasons, festivals, weather). Real data exists. A clear person benefits: the farmer.

Full examples

4 sample mini-proposals (template filled in)

Notice how every section is specific: real numbers, named data sources, a clear edge.

🌾 GoviMithura — crop price forecaster

2 · Problem

Farmers in Dambulla take vegetables to the economic centre without knowing the day's price. On bad days they sell below cost or dump produce.

3 · Who is affected

~20,000 farming families in the district; ~2 million people in agriculture across Sri Lanka.

4 · Solution

A voice app in Sinhala: the farmer asks "What will beans cost tomorrow?" and hears a predicted price range plus the best nearby market.

5 · How the AI works

Superpower: predicting. Data: 5 years of daily wholesale prices published by the economic centre + weather and festival calendars.

6 · Feasibility

Price-forecasting models are standard; the data is already public. A team of 3 could build a first version in one school term.

7 · Cost

Build with free tools; running ≈ a few thousand rupees/month for a small server. One saved harvest is worth more than a year of running costs.

8 · Different because

Works by VOICE in Sinhala — farmers who can't type can use it. Existing price sites are English text tables on websites farmers never visit.

9 · Impact + payer

If a farmer earns even 10% more by picking the right day and market, that's thousands of rupees per season. Fertilizer shops or the agri department could sponsor it.

2 · ප්‍රශ්නය

දඹුල්ලේ ගොවියෝ එදා මිල දන්නේ නැතුව එළවළු ආර්ථික මධ්‍යස්ථානයට ගෙනියනවා. නරක දවස්වල පිරිවැයටත් අඩුවෙන් විකුණනවා, නැත්නම් විසි කරනවා.

3 · බලපෑමට ලක්වන්නේ

දිස්ත්‍රික්කයේ ගොවි පවුල් ~20,000ක්; ලංකාව පුරා කෘෂිකර්මයේ මිලියන ~2ක්.

4 · විසඳුම

සිංහල හඬ app එකක්: ගොවියා "හෙට බෝංචි කීයක් වෙයිද?" කියලා අහනවා, පුරෝකථනය කළ මිල පරාසය සහ ළඟම හොඳ වෙළඳපොළ අහන්න ලැබෙනවා.

5 · AI වැඩ කරන හැටි

සුපිරි බලය: පුරෝකථනය. දත්ත: ආර්ථික මධ්‍යස්ථානය පළ කරන අවුරුදු 5ක දෛනික තොග මිල + කාලගුණ සහ උත්සව දින දර්ශන.

6 · ශක්‍යතාව

මිල පුරෝකථන ක්‍රම සම්මතයි; දත්ත දැනටමත් ප්‍රසිද්ධයි. 3 දෙනෙකුගේ කණ්ඩායමකට එක වාරයකින් පළමු version එක හදන්න පුළුවන්.

7 · පිරිවැය

නොමිලේ මෙවලම්වලින් හදන්න පුළුවන්; පවත්වාගෙන යාමට කුඩා server එකකට මාසෙකට රුපියල් දහස් කිහිපයක් ≈. බේරාගත් එක අස්වැන්නක් අවුරුද්දක වියදමට වඩා වටිනවා.

8 · වෙනස

සිංහල හඬෙන් වැඩ කරනවා — type කරන්න බැරි ගොවීන්ටත් පාවිච්චි කළ හැකියි. දැනට තියෙන මිල අඩවි ගොවියෝ කවදාවත් නොයන ඉංග්‍රීසි වගු විතරයි.

9 · බලපෑම + ගෙවන්නා

හරි දවස සහ වෙළඳපොළ තේරීමෙන් 10%ක් වැඩිපුර ලැබුණොත්, කන්නයකට රුපියල් දහස් ගණනක්. පොහොර කඩ හෝ කෘෂිකර්ම දෙපාර්තමේන්තුවට sponsor කරන්න පුළුවන්.

🍛 QueueWise — canteen queue predictor

2 · Problem

At interval, 2,000 students hit one canteen. Many waste the whole break in the queue and some skip eating entirely.

3 · Who is affected

2,000 students in our school daily; ~4 million students across ~10,000 schools in Sri Lanka face the same queue.

4 · Solution

An app that shows a "queue forecast" for the next hour, like a weather forecast, so students pick the quiet minutes.

5 · How the AI works

Superpower: predicting. Data: two weeks of queue-length counts collected by student volunteers + the bell timetable + the daily menu.

6 · Feasibility

Data collection needs only a tally sheet. The pattern repeats weekly, so even a simple model predicts well.

7 · Cost

Almost zero — one shared web page; the school's existing computer can host it. Biggest cost is volunteer time.

8 · Different because

Generic "crowd" apps exist for malls, but nothing knows OUR canteen, OUR bell times and OUR rice-and-curry day rush.

9 · Impact + payer

Giving 2,000 students back 15 minutes of break daily = 500 hours saved per day school-wide. The school development society could fund it.

2 · ප්‍රශ්නය

විවේකයේදී ළමයි 2,000ක් එක කැන්ටිමකට යනවා. බොහෝ දෙනා මුළු විවේකයම පෝලිමේ නාස්ති කරනවා, සමහරු කන්නේම නැතුව ඉන්නවා.

3 · බලපෑමට ලක්වන්නේ

අපේ පාසලේ දිනපතා ළමයි 2,000ක්; ලංකාවේ පාසල් ~10,000ක ළමයි මිලියන ~4කට එකම පෝලිම තියෙනවා.

4 · විසඳුම

කාලගුණ වාර්තාවක් වගේ, ඊළඟ පැයේ "පෝලිම් පුරෝකථනය" පෙන්වන app එකක් — ළමයින්ට නිස්කලංක විනාඩි තෝරාගන්න පුළුවන්.

5 · AI වැඩ කරන හැටි

සුපිරි බලය: පුරෝකථනය. දත්ත: ශිෂ්‍ය ස්වේච්ඡාසේවකයන් සති 2ක් එකතු කළ පෝලිම් දිග ගණන් + සීනු කාලසටහන + දෛනික menu එක.

6 · ශක්‍යතාව

දත්ත එකතුවට ඕන tally sheet එකක් විතරයි. රටාව සතිපතා නැවතෙන නිසා සරල model එකකින් වුණත් හොඳට පුරෝකථනය කරන්න පුළුවන්.

7 · පිරිවැය

බිංදුවට ආසන්නයි — එක web පිටුවක්; පාසලේ දැනට තියෙන පරිගණකයෙන් host කරන්න පුළුවන්. ලොකුම වියදම ස්වේච්ඡා කාලයයි.

8 · වෙනස

Mall වලට "crowd" app තියෙනවා, ඒත් අපේ කැන්ටිම, අපේ සීනු වේලාවන් සහ අපේ බත්-කරි දවසේ තදබදය දන්නේ කිසිවක් නැහැ.

9 · බලපෑම + ගෙවන්නා

ළමයි 2,000කට දිනපතා විනාඩි 15ක විවේකය ආපසු දීම = පාසල පුරා දවසකට පැය 500ක්. පාසල් සංවර්ධන සමිතියට අරමුදල් දෙන්න පුළුවන්.

🚐 VanTrack — school van arrival predictor

2 · Problem

Children wait at the road for the school van 20–30 minutes because arrival times vary with traffic. Parents worry every single morning.

3 · Who is affected

~40 families per van; thousands of school vans operate across the country.

4 · Solution

The driver's phone shares its location; AI learns the daily route pattern and messages each family a personal arrival estimate ("van in 9 minutes").

5 · How the AI works

Superpower: predicting. Data: the van's own GPS history day after day + time of day + rain data (traffic changes when it rains).

6 · Feasibility

Needs only the driver's existing smartphone. Route prediction from GPS history is proven technology (it's how Google Maps works).

7 · Cost

A basic server plus SMS/WhatsApp messages ≈ small monthly cost, split across 40 families it's a few rupees each.

8 · Different because

Google Maps shows traffic, but doesn't know OUR van, OUR stops or OUR order of pickups. This is personal to one van's route.

9 · Impact + payer

40 children × 20 saved minutes every morning, plus calmer parents. Parents already pay the van service — Rs. 100 extra per month covers it.

2 · ප්‍රශ්නය

රථවාහන තදබදය නිසා පැමිණීමේ වේලාව වෙනස් වන නිසා ළමයි විනාඩි 20–30ක් පාරේ වෑන් එකට බලාගෙන ඉන්නවා. දෙමාපියෝ හැම උදේම කලබල වෙනවා.

3 · බලපෑමට ලක්වන්නේ

වෑන් එකකට පවුල් ~40ක්; රට පුරා පාසල් වෑන් දහස් ගණනක් ධාවනය වෙනවා.

4 · විසඳුම

රියදුරුගේ දුරකථනය location එක share කරනවා; AI දෛනික මාර්ග රටාව ඉගෙන ගෙන හැම පවුලකටම පුද්ගලික ඇස්තමේන්තුවක් message කරනවා ("වෑන් එක විනාඩි 9කින්").

5 · AI වැඩ කරන හැටි

සුපිරි බලය: පුරෝකථනය. දත්ත: වෑන් එකේම දිනපතා GPS ඉතිහාසය + දවසේ වේලාව + වැසි දත්ත (වැස්සට traffic වෙනස් වෙනවා).

6 · ශක්‍යතාව

ඕන වෙන්නේ රියදුරුගේ දැනට තියෙන smartphone එක විතරයි. GPS ඉතිහාසයෙන් මාර්ග පුරෝකථනය ඔප්පු වූ තාක්ෂණයක් (Google Maps වැඩ කරන්නේ එහෙමයි).

7 · පිරිවැය

සරල server එකක් + SMS/WhatsApp පණිවිඩ ≈ කුඩා මාසික වියදමක්, පවුල් 40කට බෙදුවම එක්කෙනෙකුට රුපියල් කිහිපයයි.

8 · වෙනස

Google Maps traffic පෙන්නුවත්, අපේ වෑන් එක, අපේ නැවතුම් සහ ළමයි ගන්නා අනුපිළිවෙල දන්නේ නැහැ. මේක එක වෑන් මාර්ගයකට පුද්ගලිකයි.

9 · බලපෑම + ගෙවන්නා

ළමයි 40ක් × හැම උදේම විනාඩි 20ක් ඉතුරු, සන්සුන් දෙමාපියෝ. දෙමාපියෝ දැනටමත් වෑන් සේවාවට ගෙවනවා — මාසෙකට රු. 100ක් වැඩිපුර ඇති.

💊 Seeya's Friend — medicine reminder for elders

2 · Problem

Grandparents forget doses or mix up look-alike pills. Phone alarms don't help — they can't read small English labels, and they dismiss alarms by accident.

3 · Who is affected

Nearly every family with elders; Sri Lanka has one of Asia's fastest-ageing populations (over 2.5 million people aged 60+).

4 · Solution

Point the camera at the pill packet once; the app learns each medicine. At dose time it SPEAKS in Sinhala — "Seeya, the small white pill, after lunch" — and a family member gets a tick when it's confirmed.

5 · How the AI works

Superpowers: seeing (recognising each pill packet by photo) + reading (reading the label once to set the schedule).

6 · Feasibility

Image recognition of packets and text-to-speech in Sinhala both exist today. Runs on the family's shared phone.

7 · Cost

Free to build with existing tools; no server needed for a single-family version — it can work fully offline.

8 · Different because

Reminder apps assume the USER reads English and taps buttons. Ours assumes the user is 75, reads Sinhala, and would rather be spoken to like family.

9 · Impact + payer

Missed doses cause real hospital visits; even preventing one is worth more than the app costs. Adult children (the worried ones!) would gladly pay a small one-time price.

2 · ප්‍රශ්නය

ආච්චි-සීයලා dose අමතක කරනවා, සමාන පෙති පටලවා ගන්නවා. Phone alarm වැඩක් නැහැ — පොඩි ඉංග්‍රීසි label කියවන්න බැහැ, alarm එක වැරදීමකින් cancel කරනවා.

3 · බලපෑමට ලක්වන්නේ

වැඩිහිටියන් ඉන්න almost හැම පවුලක්ම; ලංකාවේ ආසියාවේ වේගවත්ම වයස්ගත වන ජනගහනයක් තියෙනවා (60+ මිලියන 2.5කට වැඩි).

4 · විසඳුම

එක වතාවක් බෙහෙත් පැකට් එකට කැමරාව අල්ලන්න; app එක හැම බෙහෙතක්ම ඉගෙන ගන්නවා. වේලාවට සිංහලෙන් කතා කරනවා — "සීයේ, පොඩි සුදු පෙත්ත, දවල් කෑමෙන් පස්සේ" — confirm වුණාම පවුලේ කෙනෙක්ට tick එකක් යනවා.

5 · AI වැඩ කරන හැටි

සුපිරි බල: දැකීම (ඡායාරූපයෙන් පැකට් එක හඳුනාගැනීම) + කියවීම (schedule එක හදන්න label එක එක වතාවක් කියවීම).

6 · ශක්‍යතාව

පැකට් හඳුනාගැනීමත් සිංහල text-to-speech එකත් අද තියෙනවා. පවුලේ පොදු phone එකේ දුවනවා.

7 · පිරිවැය

දැනට තියෙන මෙවලම්වලින් නොමිලේ හදන්න පුළුවන්; එක පවුලක version එකට server ඕන නැහැ — සම්පූර්ණයෙන් offline වැඩ කරන්න පුළුවන්.

8 · වෙනස

Reminder app හදලා තියෙන්නේ ඉංග්‍රීසි කියවන, button ඔබන අයටයි. අපේ එක හදලා තියෙන්නේ වයස 75ක්, සිංහල කියවන, පවුලේ කෙනෙක් වගේ කතා කරනවට කැමති කෙනෙක්ටයි.

9 · බලපෑම + ගෙවන්නා

Dose මඟහැරීම් නිසා ඇත්තටම රෝහල් යන්න වෙනවා; එකක් වැළැක්වීමත් app එකේ වියදමට වඩා වටිනවා. (කලබල වෙන!) දරුවෝ සතුටින් කුඩා එක-වර මිලක් ගෙවයි.