Detector de Fumaça e Incêndio Inteligente - Estudo Teórico-Exploratório com ESP32

Identificação

Disciplina: Fundamentos de Sistemas Embarcados (FSE) - UnB/FCTE

Professor: Renato Coral Sampaio

Semestre: 2026/1

Produto estudado: Nest Protect

1. Descrição do Produto Selecionado

O produto selecionado para este estudo é o Google Nest Protect (2ª geração), um detector inteligente de fumaça e monóxido de carbono (CO) com conectividade Wi-Fi, fabricado pela Google/Nest. [1]

1.1 Funções principais, público-alvo e contexto de uso

O Nest Protect é um alarme combinado de fumaça e monóxido de carbono voltado ao ambiente residencial e a pequenos comércios. Suas funções principais são: detectar fumaça e CO, emitir alarme sonoro e visual, anunciar por voz o tipo e o local do perigo antes do alarme sonoro estridente, e enviar notificações ao smartphone do usuário mesmo quando ele está fora de casa. O produto também realiza autoteste contínuo dos sensores e da bateria e permite silenciar o alarme pelo aplicativo. [1][3] O público-alvo são usuários domésticos que buscam segurança contra incêndio e intoxicação por CO integrada a um ecossistema de casa inteligente. O contexto de uso típico é a instalação no teto de cômodos como cozinha, quartos e corredores, com várias unidades interligadas que disparam em conjunto. [1]

Figura 1 — Nest Protect instalado no teto (anel de LED ativo). Fonte: Google Store [4].

1.2 Componentes e sensores utilizados

Segundo as especificações oficiais [1], o Nest Protect (2ª geração) integra o seguinte conjunto de sensores:

• Sensor de fumaça Split-Spectrum (óptico de duplo comprimento de onda, para fumaça clara e escura);
• Sensor de monóxido de carbono eletroquímico (vida útil de até 10 anos a partir da fabricação);
• Sensor de temperatura e sensor de umidade;
• Sensor de ocupação/presença (campo de visão de 120°, alcance de até ~6 m);
• Sensor de luz ambiente;
• Acelerômetro.

Como atuadores e interface, possui um alto-falante (avisos por voz e alarme sonoro de 85 dB SPL a 3 m), um anel de LED RGB com 6 LEDs para sinalização visual de status, e é alimentado por seis pilhas AA de lítio (modelo a bateria) ou por rede elétrica com pilhas de backup (modelo Wired). O produto é certificado pelas normas UL 217, UL 2034 e NFPA-72. [1]

1.3 Tecnologias de comunicação e controle embarcadas

A conectividade do Nest Protect combina três tecnologias sem fio: Wi-Fi 802.11b/g/n (2,4 GHz) para comunicação com a internet e o aplicativo Nest, IEEE 802.15.4 / Thread (2,4 GHz) para a interligação em malha (mesh) de baixo consumo entre as várias unidades instaladas na residência, e Bluetooth Low Energy (BLE) para a configuração inicial via smartphone. [1][2] A rede em malha Thread opera em paralelo ao Wi-Fi e é projetada especificamente para dispositivos de casa inteligente conversarem entre si com baixo consumo de energia. [2] Essa arquitetura permite que, ao detectar fumaça ou CO em um cômodo, todas as unidades soem o alarme simultaneamente e que o usuário receba o alerta remotamente. [1][2]

Figura 2 — Google Nest Protect (2ª geração), vista frontal e lateral. Fonte: Google Store [4].

2. Análise Técnica do Funcionamento

O Google Nest Protect de segunda geração substitui limites estáticos de detecção por uma arquitetura que combina múltiplos sensores, dois rádios e algoritmos embarcados executados em um RTOS (Real-Time Operating System). [1]

2.1 Principais módulos do sistema

A arquitetura do detector é segmentada em subsistemas funcionais integrados, permitindo que o processador primário delegue a amostragem a coprocessadores. [1]

Módulo de sensoriamento de fumaça O núcleo de detecção primária é o sensor óptico Split-Spectrum. A câmara óptica rejeita iluminação espectral única e emprega dois feixes de luz distintos. [1]

• Feixe azul (450 nm): Eficiente no espalhamento de fótons contra partículas microscópicas (~50 nm), características de incêndios de combustão rápida e chama aberta. [5]
• Feixe infravermelho (880 nm): Otimizado para refletir partículas macroscópicas (>250 nm) típicas de incêndios latentes e de combustão lenta. [5] O microcontrolador processa as taxas diferenciais de ambos os comprimentos de onda, permitindo estimar o diâmetro da partícula em tempo real. [1]

Módulo de detecção de monóxido de carbono Utiliza um sensor eletroquímico fabricado pela Figaro Engineering (modelo TGS-5342). [7] O componente atua como uma microcélula a combustível, gerando uma microcorrente elétrica linear e proporcional à concentração de CO no ambiente. [7] O sensor possui vida útil de exatos 10 anos, determinando o fim de operação segura (EOL) do hardware. [7]

Módulo de sensoriamento ambiental e ocupação

• Sensor de temperatura e umidade (Sensirion SHT20): Afere a umidade relativa (±3%) e temperatura (±1 °C). Alimenta o algoritmo Steam Check, que avalia a curva de ascensão da umidade para distinguir vapor d'água de fumaça real. [8]
• Sensor infravermelho passivo (PIR): Com campo de visão de 120 graus e alcance de 6 metros, monitora radiação térmica humana. [1]
• Sensor de luz ambiente (LDR): Opera na identificação de luminosidade, viabilizando funções automatizadas em condições de escuridão. [1]
• Acelerômetro: Empregado primariamente para detecção de sabotagem (Tamper Detection), acusando desvios na orientação. [1]

Módulo de controle e lógica de decisão A placa hospeda processamento multicore assimétrico. [5]

• MCU primária (Freescale Kinetis K60): Chip ARM Cortex-M4 (32 bits) que atua como processador principal, gerenciando tráfego Wi-Fi TCP/IP e criptografia. [6]
• Coprocessador (Freescale K16): Variante Cortex de baixíssimo consumo, opera isoladamente no controle das leituras críticas de fumaça e CO. [5] O software implementa a funcionalidade Heads-Up, emitindo pré-alertas de voz antes de disparar a sirene para alterações graduais e não letais. [1]

Módulo de atuação e interface óptica

• Sirene e alto-falante: Transdutor piezoelétrico gera 85 dB SPL a 3 metros. Opera em conjunto a um alto-falante dinâmico (2 W) focado em síntese vocal para alerta direcional. [1]
• Interface visual: Anel central composto por seis LEDs RGB, indicando estágios através de cores e Modulação por Largura de Pulso (PWM). [5]
• Microfone interno: Aferido via Sound Check mensal, validando o acionamento mecânico do piezoelétrico e alto-falante de modo contínuo por meio da Transformada Rápida de Fourier (FFT). [1]

Módulo de conectividade

• Wi-Fi e Bluetooth: Controlador muRata Type ZX (802.11b/g/n em 2,4 GHz) processa tráfego TCP/IP externo e atualizações. O canal Bluetooth Low Energy (BLE) gerencia o comissionamento de pareamento. [5]
• Rede Mesh: O System-on-a-Chip (SoC) Ember EM357 conduz topologia Thread/Weave (IEEE 802.15.4). A emissão dos pacotes emergenciais independe da internet roteada, interligando unidades domiciliares de maneira fluída em milissegundos. [9]

2.2 Identificação de tecnologias críticas

Sensores de combustão Sensores iônicos costumam gerar alarmes falsos com alta umidade, e os fotoelétricos infravermelhos podem não detectar fuligens pequenas. O arranjo Split-Spectrum cruza as informações dos dois comprimentos de onda, atendendo plenamente às normas UL 217 e NFPA 72. [1]

Protocolos sem fio e criptografia A rede adota formatação Self-Healing Mesh com Thread. Os dados não dependem de servidores fixos, sendo roteados entre os nós em formato IPv6 via 6LoWPAN. A rede assegura o tráfego interno aplicando criptografia AES-128 na camada de enlace (MAC). [9]

Firmware e escalonamento de OS O firmware é baseado no FreeRTOS. Em caso de perigo crítico detectado nas leituras de CO ou fumaça, o escalonador interrompe tarefas de menor prioridade (como comunicação Wi-Fi) e garante tempo de CPU imediato para disparar a sirene, eliminando o atraso de resposta. [6]

Estratégias de restrição energética A plataforma adota mecanismos de conservação:

• Curva de descarga plana: O uso de 6 células Energizer Ultimate Lithium L91 ($LiFe{S}_2$) garante uma tensão constante de 1.5 V por quase toda a vida útil da bateria, além de suportar temperaturas extremas até -40 °C. [5]
• Sleepy End Devices e Deep Sleep: O SoC de rede desliga suas funções TCP ativas, acordando uma única vez diária para transmissão compacta. Nos horários inativos, o chip Ember Thread reduz o consumo para a faixa de nanoamperes operando como um Nó Adormecido (Sleepy End Device - SED), ativando pinos GPIO apenas no recebimento de alertas. [9]

3. Proposta de Reprodução com ESP32

A proposta busca reproduzir as funcionalidades essenciais do Nest Protect utilizando o microcontrolador ESP32-WROOM-32 como unidade central de processamento, priorizando componentes de baixo custo e amplamente disponíveis no mercado brasileiro. O custo total estimado do protótipo fica na faixa de R$ 80–120, contra os aproximadamente US$ 120 (~R$ 600) do produto original. [10]

3.1 Descrição conceitual da implementação

Detecção de fumaça/gás

Para a detecção de fumaça e gases combustíveis, o protótipo utiliza o sensor MQ-2. [11] O MQ-2 detecta GLP, propano, metano, hidrogênio, álcool e fumaça em concentrações de 300 a 10.000 ppm, com saída analógica proporcional à concentração do gás. [11] O pino de saída analógica (AOUT) do MQ-2 opera em lógica de 5V. Para proteger o microcontrolador, o sinal transita por um divisor de tensão resistivo (R1=1kΩ em série com o sinal; R2=2kΩ em paralelo ao GND) para o rebaixamento seguro a 3.3V antes de ser injetado na entrada ADC1 do ESP32 (resolução de 12 bits), para ter leituras contínuas sem saturação ou danos ao silício.

A calibração ocorre pela exposição do sensor ao ar limpo durante o pré-aquecimento de 24 horas, armazenando o valor de referência (R₀) na memória NVS do ESP32. A concentração é calculada pela razão Rs/R₀ conforme o datasheet. [11] O limiar de disparo via software para fumaça é definido em 1.000 ppm.

Justificativa Arquitetural (MQ-2 vs. Sensor Óptico): O Nest Protect utiliza Split-Spectrum. Sensores ópticos comerciais para prototipagem são caros e exigem calibração de fluxo de ar. O MQ-2 foi selecionado por ser o padrão em prototipagem acadêmica devido à disponibilidade, custo e por reagir aos gases iniciais de combustão. Assume-se o risco de maior incidência de falsos positivos em favor da viabilidade financeira do protótipo.

Detecção de fogo/calor

A detecção de fogo e calor é composta por dois sensores complementares:

• Sensor de chama infravermelho (IR): Módulo baseado em fotodiodo sensível à faixa de 760–1100 nm, capaz de detectar chama aberta a até 80 cm (ângulo de detecção de ~60°). [12] Possui saída digital (DO) para detecção binária e saída analógica (AO) para leitura proporcional da intensidade. Custo aproximado: R$ 4–7.
• Sensor de temperatura DHT22 (AM2302): Mede temperatura (–40 °C a 80 °C, ±0,5 °C) e umidade relativa (0–100%, ±2–5%). [13] Utiliza protocolo de comunicação digital proprietário em um único pino de dados. Custo aproximado: R$ 12–18.

O firmware implementa duas condições de alarme térmico:

1. Temperatura fixa: Disparo quando a leitura excede 57 °C (limiar compatível com a norma NFPA 72 para detectores de calor de taxa fixa). [14]
2. Taxa de elevação: Disparo quando a temperatura sobe mais de 8,3 °C por minuto, indicando aquecimento anormal do ambiente. [14]

A leitura de umidade do DHT22 é utilizada para estruturar a versão simplificada do algoritmo Steam Check. O disparo é inibido por 90 segundos caso a umidade supere 80% simultaneamente à detecção do MQ-2, interpretando o evento como vapor. [1]

Justificativa Arquitetural (Limitação do Steam Check Adaptado): Esta lógica atua como prova-de-conceito de Fusão de Sensores. Em um cenário real, um incêndio iniciado em ambiente úmido seria perigosamente ignorado por 90 segundos. Comercialmente, a distinção correta exige difração óptica de partículas (adotada no Nest), o que é mecanicamente inviável neste hardware.

Alarme e feedback (sirene, LED, display)

O subsistema de alarme e feedback do usuário é composto por:

• Buzzer ativo (5 V): Acionado via transistor NPN (BC547) em configuração Low-Side Switch (coletor conectado ao negativo do buzzer, emissor no GND), a partir de um pino GPIO do ESP32 (com resistor de base de 1kΩ para limitar a corrente da porta lógica). Isso garante que o buzzer receba os 5V plenos. O firmware alterna ciclos liga/desliga com temporização diferenciada (0,5 s on / 0,5 s off para fumaça; contínuo para calor extremo). Custo: ~R$ 3.
• LED RGB (cátodo comum): Conectado a três pinos GPIO, cada um protegido por resistores limitadores de corrente (330Ω) para prevenir a queima dos pinos do microcontrolador. O controle é feito por PWM (resolução de 8 bits, frequência de 5 kHz). As cores seguem uma codificação inspirada no Nest Protect [1]:
  • Verde (pulsante): Sistema operando normalmente.
  • Amarelo: Pré-alerta (Heads-Up) — nível de fumaça/gás elevado, mas abaixo do limiar de alarme.
  • Vermelho: Alarme ativo — perigo detectado.
  • Azul: Modo de configuração/conexão Wi-Fi.
• Display OLED 0,96" (SSD1306, 128×64 px, I²C): Exibe as leituras instantâneas (ppm, °C, %), status de rede e histórico de acionamentos via barramento I²C.

Justificativa Arquitetural (Inclusão de Display): O Nest Protect não possui telas, adotando design minimalista. A inclusão do OLED no protótipo serve estritamente como interface local de debug visual, permitindo à banca avaliadora validar o processamento do ADC e os limiares de acionamento em tempo real sem dependência da rede Wi-Fi.

Notificação remota (Wi-Fi/MQTT)

A comunicação remota utiliza o rádio Wi-Fi 802.11 b/g/n nativo do ESP32, conectando-se diretamente a um broker MQTT (o Eclipse Mosquitto, auto-hospedado na rede local do projeto). [15] A arquitetura MQTT segue o modelo publish/subscribe:

• Tópicos de publicação (ESP32 → broker):

  • detector/status : heartbeat periódico (a cada 60 s) com leituras dos sensores em formato JSON.
  • detector/alarme : mensagem imediata ao detectar perigo, contendo tipo do evento, leituras e timestamp.

• Tópicos de assinatura (broker → ESP32):

  • detector/cmd/silenciar : comando remoto para silenciar o alarme.
  • detector/cmd/config : atualização remota de limiares de sensibilidade.

A interface remota do usuário é consolidada em duas frentes complementares, sendo uma em um dashboard de monitoramento local operado pelo Node-RED (para a visualização gráfica e histórica da telemetria) e o aplicativo mobile MQTT Dash. O aplicativo é configurado para simular o painel do Nest Protect no smartphone, para que seja possível a recepção instantânea de notificações em tempo real e a capacidade de disparar o comando de silenciamento remoto sem a necessidade de desenvolver um app nativo do zero. [15]

A rotina de Wi-Fi possui reconexão com backoff exponencial. Falhas de conectividade causam armazenamento temporário dos últimos 50 eventos na SRAM para envio assíncrono após o restabelecimento da rede.

Justificativa Arquitetural (MQTT vs. HTTP): A equipe ponderou requisições HTTP (REST) devido à simplicidade acadêmica. Contudo, alarmes de incêndio exigem comunicação bidirecional com baixa latência. O uso de HTTP implicaria polling contínuo (drenando bateria e rede) e problemas estruturais com NAT/Firewall. O padrão TCP MQTT resolve o bloqueio bidirecional (Publish/Subscribe), validando o protocolo como o mais adequado tecnicamente frente à sugestão de HTTP feita em bancada.

3.2 Diagrama conceitual do sistema

Tabela de conexões (pinagem do ESP32):

3.3 Limitações e desafios esperados

Justificativa Arquitetural (Omissão do Monóxido de Carbono): A exclusão do MQ-7 ultrapassa a barreira do custo. Sensores de CO exigem comutação térmica (60s em 5V para limpeza e 90s em 1.4V para leitura). Operar 1.4V a partir de um ESP32 exigiria reguladores externos ou uso agressivo de transistores via PWM. A decisão isola a complexidade elétrica nas tensões nativas de 3.3V e 5V.

Desafios adicionais de implementação:

1. Calibração do MQ-2: A resistência de referência varia entre unidades e com a temperatura ou umidade ambiente. É necessário implementar rotina de recalibração periódica e compensação cruzada com os dados do DHT22. [11]
2. Trade-off Energético (Conectividade vs. Autonomia): O Wi-Fi do ESP32 consome ~160 mA. Para operar a bateria (como o original), o firmware exigiria ciclos agressivos de deep sleep. Contudo, dormir desliga o rádio Wi-Fi, quebrando a sessão TCP do MQTT e impedindo o dispositivo de receber o comando remoto de silenciar por causa da perda da bidirecionalidade em tempo real. Essa limitação arquitetural força o protótipo a atuar como um nó sempre ligado na rede elétrica, alinhando-se às discussões sobre métricas de sustentabilidade contínua da literatura [4.1.4, 4.2.2]. [10]
3. Confiabilidade da rede Wi-Fi: Diferente da rede mesh Thread, a comunicação depende do roteador doméstico. Quedas de energia ou instabilidade do Wi-Fi impedem notificações remotas — mitigado parcialmente pelo buffer local de eventos.
4. Falsos positivos: O MQ-2 é sensível a álcool, solventes e cozimento, gerando alarmes indesejados. A lógica de Steam Check (cruzamento com umidade) mitiga apenas o caso de vapor d'água. [11]

Estimativa de custo do protótipo:

4. Artigos Acadêmicos Relacionados

4.1 Tecnologias que viabilizam o produto

4.1.1. Sensoriamento óptico/fotoelétrico de fumaça

WEI, M. C.; LIN, B. R.; LIN, Y. Y.; CHIOU, G. J. Experimental study on effects of light source and different smoke characteristics on signal intensity of photoelectric smoke detectors. IEEE 3rd Eurasia Conference on IoT, Communication and Engineering (ICICE), 2021.
https://ieeexplore.ieee.org/document/9645643

Resumo:
O artigo apresenta uma investigação experimental sobre a eficácia de detectores fotoelétricos convencionais frente a diferentes tipos de aerossóis. Os autores demonstram que a sensibilidade do detector depende do comprimento de onda da fonte de luz e do tamanho das partículas da fumaça. O estudo compara diferentes espectros de luz e conclui que o uso combinado de comprimentos de onda permite uma identificação mais precisa dos estágios de combustão.

Relação com o produto:
Este trabalho fundamenta o princípio do sensor Split-Spectrum do Nest Protect. Diferente de sensores simples, o sistema combina múltiplos espectros para distinguir tipos de fumaça. Isso evidencia a limitação do MQ-2, que não realiza análise óptica de partículas.

4.1.2. Sensores de gás de óxido metálico (MOS)

GOEL, N.; KUNAL, K.; KUSHAWAHA, A.; KUMAR, M. Metal oxide semiconductors for gas sensing. Engineering Reports, 2023.
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/eng2.12604

Resumo:
O artigo descreve o funcionamento físico-químico dos sensores MOS, baseados na adsorção de oxigênio na superfície do material semicondutor. A interação com gases altera a resistência elétrica do sensor, sendo influenciada por temperatura, umidade e estrutura do material.

Relação com o produto:
Explica o funcionamento do MQ-2, justificando sua necessidade de pré-aquecimento, calibração constante e compensação de umidade no firmware.

4.1.3. Protocolo de comunicação sem fio (IEEE 802.15.4 / Thread)

KHATTAK, S. B. A.; NASRALLA, M. M.; FARMAN, H.; CHOUDHURY, N. Performance Evaluation of an IEEE 802.15.4-Based Thread Network for Efficient Internet of Things Communications in Smart Cities. Applied Sciences, 2023.
https://www.mdpi.com/2076-3417/13/13/7745

Resumo:
O estudo avalia redes mesh baseadas no padrão IEEE 802.15.4, analisando métricas como latência, jitter e perda de pacotes. Os resultados mostram alta confiabilidade e auto-recuperação em redes em malha.

Relação com o produto:
Justifica o uso de redes mesh em sistemas críticos de segurança, destacando a vantagem do Thread sobre arquiteturas baseadas em ponto central (Wi-Fi + MQTT).

4.1.4 Técnicas de baixo consumo de energia em embarcados

ZIDAR, J.; MATIĆ, T.; ALEKSI, I.; HOCENSKI, Z. Dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) in low-power embedded systems. Electronics, 2024.
https://doi.org/10.3390/electronics13050826

Resumo:
O artigo analisa técnicas de redução de consumo energético em sistemas embarcados, como DVFS e modos de sleep profundo, mostrando reduções significativas de energia sem perda de desempenho crítico.

Relação com o produto:
Fundamenta o uso de deep sleep no ESP32 e estratégias de otimização energética, explicando a diferença entre protótipos e dispositivos comerciais como o Nest Protect.

4.2 Aplicações e uso do produto

4.2.1. Otimização de alarmes em detecção multissensorial de incêndio

MAQUIRAN, G. P. et al. Intelligent Fire Detection and Mobile Alert System for Home Safety. Journal of Interdisciplinary Perspectives, v. 3, n. 5, p. 6-12, 2025. https://doi.org/10.69569/jip.2025.095

Resumo:
O estudo propõe um sistema de detecção de incêndio baseado na integração de múltiplos sensores ambientais, incluindo sensores de gases (CO₂ e TVOCs), material particulado (PM2.5), temperatura e umidade. O trabalho investiga técnicas de processamento de dados para aumentar a confiabilidade da detecção e reduzir a ocorrência de falsos alarmes. Os resultados experimentais indicam melhorias na precisão de detecção, redução no tempo de resposta e menor frequência de alarmes indevidos.

Relação com o produto:
O estudo evidencia a vantagem de sistemas multissensoriais na detecção de incêndios em ambientes residenciais. A fusão de dados provenientes de diferentes variáveis ambientais contribui para maior robustez na identificação de condições críticas. Esses resultados servem como referência para melhorias futuras no sistema proposto, especialmente na integração de múltiplos sensores e técnicas de processamento para redução de falsos positivos.

4.2.2. Sustentabilidade e ciclo de vida de dispositivos IoT

MANZ, O.; MEYER, S.; BAUMGARTNER, C. Life cycle assessment of an Internet of Things product: Environmental impact of an intelligent smoke detector. Proceedings of the 2021 International Conference on ICT for Sustainability, 2021. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3494322.3494332

Resumo:
A pesquisa realiza uma Avaliação de Ciclo de Vida de um detector de fumaça inteligente. Utilizando o método ReCiPe 2016 Midpoint, os resultados indicam que o consumo energético na fase de uso é o principal fator de impacto ambiental, influenciado pela conectividade contínua e pela matriz energética regional.

Relação com o produto:
O estudo insere dispositivos IoT em uma perspectiva de sustentabilidade, destacando o impacto energético oculto da conectividade contínua. Para sistemas baseados em ESP32, os resultados reforçam a importância do uso de modos de baixo consumo, como deep sleep, como requisito de projeto para reduzir impactos ao longo da vida útil.

4.2.3. Prototipagem e desenvolvimento de sistemas IoT

ADENAN, M. S. M.; ERWAN, A. N. M.; ALFIAN, M. N. H. M. Smart Smoke Detector. International Journal of Recent Technology and Applied Science, v. 3, n. 1, p. 16-31, 2021. https://doi.org/10.36079/lamintang.ijortas-0301.198

Resumo:
O artigo apresenta um sistema de detecção de fumaça baseado em IoT utilizando sensores como MQ-2 e sensor de chama. A arquitetura emprega Arduino Mega para processamento local e NodeMCU (ESP8266) para comunicação via rede, com integração à plataforma Blynk para envio de notificações. O trabalho descreve a implementação prática do sistema, incluindo testes e integração com aplicação móvel.

Relação com o produto:
O estudo serve como referência para arquiteturas de sistemas de detecção baseados em Arduino e ESP8266. A separação entre processamento local e comunicação em rede é uma abordagem recorrente em protótipos IoT, facilitando escalabilidade e integração com aplicações móveis. O trabalho também auxilia na compreensão da montagem de sistemas modulares de baixo custo aplicados à detecção de incêndio.

4.2.4. Sistemas auto-sustentáveis em IoT

ZAHID, R. et al. Thermo-Powered IoT Fire Detector: A Self-Sustained Smart Safety System. Materials Proceedings, v. 23, n. 1, p. 18, 2025. https://doi.org/10.3390/materproc2025023018

Resumo:
O artigo apresenta um sistema de detecção de incêndio baseado em IoT voltado para cenários com restrição energética. A solução utiliza um microcontrolador ESP32 para processar dados de sensores infravermelhos de chama, com exibição local em display OLED e envio dos dados para a nuvem. O trabalho também discute aspectos relacionados à eficiência energética e autonomia do sistema embarcado.

Relação com o produto:
O estudo contribui como referência para interfaces de baixo consumo energético, como o display OLED 0,96" SSD1306, utilizado como feedback local no sistema. Além disso, o artigo auxilia na compreensão de limitações de consumo energético em sistemas IoT baseados em ESP32, especialmente em operação contínua.

5. Comparativo com Produtos Similares

Para situar o Nest Protect (2ª geração) no mercado, a tabela abaixo o compara com cinco detectores relacionados: o próprio Nest Protect de 1ª geração (contraste geracional) e quatro concorrentes inteligentes atuais — First Alert Onelink SC5, Kidde com Wi-Fi, X-Sense e Netatmo. Os dados foram obtidos das páginas oficiais de cada fabricante. [1][16][17][18][19][20]

Leitura do comparativo: o diferencial técnico do Nest Protect (2ª geração) é o sensor Split-Spectrum — todos os concorrentes usam fotoelétrico simples — somado ao conjunto multissensorial (presença, luz, acelerômetro) e à interconexão em malha 802.15.4/Thread, ausente nos demais. Em contrapartida, o nível de alarme (85 dB) é idêntico em todos, e modelos como o X-Sense e o Kidde oferecem detecção de fumaça + CO a um custo muito inferior. O Netatmo, por ser somente de fumaça, não é um combo equivalente, e suporte a Apple HomeKit aparece apenas no Netatmo. [1][16][17][18][19][20]

6. Referências

[1] GOOGLE. Nest Protect (2ª geração) — Installation and Tech Specs. Google Store. Disponível em: https://store.google.com/us/product/nest_protect_2nd_gen_specs. Acesso em: jun. 2026.

[2] GOOGLE. How Google products use Thread in a smart home. Google Nest Help. Disponível em: https://support.google.com/googlenest/answer/9249088. Acesso em: jun. 2026.

[3] GOOGLE NEST. Central de Ajuda — Locks and alarms / Nest Protect. Google Nest Help. Disponível em: https://support.google.com/googlenest/topic/7173529. Acesso em: jun. 2026.

[4] GOOGLE. Nest Protect — imagem do produto. Google Store. Disponível em: https://store.google.com/us/product/nest_protect_2nd_gen. Acesso em: jun. 2026.

[5] POOLE, Nick. Nest Protect Teardown. SparkFun Electronics. Disponível em: https://learn.sparkfun.com/tutorials/nest-protect-teardown/all. Acesso em: jun. 2026.

[6] NXP SEMICONDUCTORS. K60 Sub-Family Data Sheet (Kinetis K60 100 MHz). Disponível em: https://www.nxp.com/docs/en/data-sheet/K60P100M100SF2.pdf. Acesso em: jun. 2026.

[7] FIGARO ENGINEERING INC. Product Information: TGS 5342 - for the detection of Carbon Monoxide. Disponível em: https://www.figaro.co.jp/en/pdf/feature/tgs5342_product_infomation_rev03.pdf. Acesso em: jun. 2026.

[8] SENSIRION. Datasheet SHT20 Humidity and Temperature Sensor. Disponível em: https://sensirion.com/resource/datasheet/sht20. Acesso em: jun. 2026.

[9] SILICON LABS. EM357 Zigbee/Thread SoC. Disponível em: https://www.silabs.com/wireless/zigbee/em35x-zigbee-socs/device.em357. Acesso em: jun. 2026.

[10] ESPRESSIF SYSTEMS. ESP32-WROOM-32 Datasheet. Disponível em: https://www.espressif.com/sites/default/files/documentation/esp32-wroom-32_datasheet_en.pdf. Acesso em: jun. 2026.

[11] ZHENGZHOU WINSEN ELECTRONICS. MQ-2 Semiconductor Sensor for Combustible Gas — Technical Data. Disponível em: https://www.winsen-sensor.com/d/files/semiconductor/mq-2.pdf. Acesso em: jun. 2026.

[12] VISHAY SEMICONDUCTORS. Datasheet: TEFT4300 — Silicon NPN Phototransistor (Flame Sensor Module). Disponível em: https://www.vishay.com/docs/81538/teft4300.pdf. Acesso em: jun. 2026.

[13] AOSONG ELECTRONICS. AM2302 (DHT22) Digital Temperature and Humidity Sensor — Datasheet. Disponível em: https://www.sparkfun.com/datasheets/Sensors/Temperature/DHT22.pdf. Acesso em: jun. 2026.

[14] NATIONAL FIRE PROTECTION ASSOCIATION. NFPA 72 — National Fire Alarm and Signaling Code. 2022 Edition. Disponível em: https://www.nfpa.org/codes-and-standards/nfpa-72-standard-development/72. Acesso em: jun. 2026.

[15] OASIS STANDARD. MQTT Version 3.1.1 — OASIS Standard. 2014. Disponível em: https://docs.oasis-open.org/mqtt/mqtt/v3.1.1/os/mqtt-v3.1.1-os.html. Acesso em: jun. 2026.

[16] FIRST ALERT. Onelink SC5 Smart Smoke and Carbon Monoxide Alarm (SMCO600NV / SMCO600NV-AC). Disponível em: https://www.firstalert.com/collections/smart-smoke-carbon-monoxide-alarms. Acesso em: jun. 2026.

[17] KIDDE. Smoke and Carbon Monoxide Alarm with Smart Features (P4010ACSCO-WF). Disponível em: https://www.kidde.com/products/smart/smoke-and-carbon-monoxide-alarm-with-smart-features. Acesso em: jun. 2026.

[18] X-SENSE. Smart Wi-Fi Smoke & Carbon Monoxide Combination Alarm (SC07-WX). Disponível em: https://www.x-sense.com/products/smart-smoke-detector-carbon-monoxide-detector-combo-sc07-wx. Acesso em: jun. 2026.

[19] NETATMO. Smart Smoke Alarm. Disponível em: https://www.netatmo.com/en-eu/smart-smoke-alarm. Acesso em: jun. 2026.

[20] GOOGLE. Nest Protect technical specifications (1ª e 2ª gerações). Google Nest Help. Disponível em: https://support.google.com/googlenest/answer/9229922. Acesso em: jun. 2026.

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