@techreport{TR-IC-26-03,
   number = {IC-26-03},
   author  = {Gabriel L. R. Dourado and Gustavo M. Pechta and Henrique
                   J.  S.  M.  {Filho}  and  Henrique  P. de Souza and
                   Mateus  de L. Almeida and Vinicius P. M. Miguel and
                   Juliana F. Borin},
   title  = {{Projeto de uma Rede de Baixo Custo para Monitoramento da
                   Qualidade  do  Ar em Ambientes Urbanos: Arquitetura
                   IoT e Planejamento da Implantação}},
   month = {September},
   year = {2026},
   institution = {Institute of Computing, University of Campinas},
   note = {In Portuguese, 72 pages.
    \par\selectlanguage{brazil}\textbf{Resumo}
       Este  estudo  interdisciplinar  propõe  o desenvolvimento de um
       sistema  de  monitoramento  da  qualidade  do ar de baixo custo
       baseado  em  Internet das Coisas, utilizando o município de São
       Paulo  como  estudo  de caso. O projeto foi estruturado em três
       frentes  de  pesquisa: (i) a seleção dos sensores ideais para a
       medição  das  métricas  almejadas  pelo  projeto,  por  meio da
       comparação  criteriosa  de  diferentes opções para cada métrica
       considerando custo, protocolos de comunicação, vida útil, faixa
       e   resolução   da  medição,  tempo  de  resposta  e  condições 
       ambientais   de   operação;   (ii)  o  desenvolvimento  de  uma 
       arquitetura  de  sistema  IoT  completa  e  seu fluxo de dados,
       abrangendo   desde   a   aquisição  dos  dados,  passando  pela 
       comunicação segura via protocolo MQTT com certificados TLS, até
       o    processamento,    armazenamento   em   bancos   de   dados  
       especializados  e  orquestração por meio de contêineres Docker,
       garantindo a rastreabilidade, a integridade e a disponibilidade
       das  informações  coletadas;  (iii)  o  estudo  comparativo  de 
       algoritmos  de otimização espacial para a definição estratégica
       dos  pontos de instalação das estações, integrando um framework
       unificado  que  avalia diferentes métodos de otimização sob uma
       formulação multicritério que pondera população, vulnerabilidade
       social,  morbidade  respiratória e exposição viária, permitindo
       comparar  cobertura,  equidade  espacial  e custo computacional
       entre  as  abordagens.  \par  Como resultado, foi possível: (i)
       obter  uma  seleção de sensores capazes de realizar as medições
       almejadas  com precisão suficiente para a devida caracterização
       da qualidade do ar e com custo total estimado de R\$6047,28 por
       estação; (ii) desenvolver uma rede IoT modular e escalável, com
       rotinas  automatizadas  de \textit{backup} e recuperação, capaz
       de  suportar  uma  carga  de  50  estações simultaneamente, com
       potencial  de escalabilidade horizontal para atender a demandas
       futuras,   conforme   os  resultados  parciais  obtidos;  (iii) 
       comparar  treze  algoritmos  de  otimização espacial distintos,
       demonstrando  que  métodos  exatos (MCLP) e heurísticos (como o
       algoritmo  guloso)  são capazes de superar significativamente a
       cobertura populacional da atual rede de monitoramento da CETESB
       com  um  número  reduzido  de  estações, e que a ponderação dos
       critérios  sociais,  de  saúde  e  de  exposição viária permite
       direcionar  a expansão da rede prioritariamente às regiões mais
       vulneráveis  e  sub-monitoradas da cidade, oferecendo ao gestor
       público  uma  ferramenta  flexível  para  equilibrar cobertura,
       equidade  e  custo  computacional na tomada de decisão. \par Os
       códigos  desenvolvidos  durante  estes  três macroestudos estão
       disponíveis
       em~\url{https://github.com/Henrique-hpds/IoT-pollution-monitoring}.
  }
}