Quiénes somos

Quiénes somos

El Departamento de Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones (SSR) de la Universidad Politécnica de Madrid se creó en 1987 en el marco de la Ley de Reforma Universitaria al integrar a grupos de investigación de la ETSI de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid que trabajaban en las áreas de comunicaciones, tecnologías de radio y tratamiento de señales.

Tanto la calidad de la investigación realizada como la proactividad y liderazgo de los miembros del SSR han sido factores clave en la innovación industrial y competitividad en el sector de las TIC en España. El Departamento SSR mantiene una amplia colaboración con empresas de la industria y los servicios y con organismos privados y públicos. Esta relación intensa, que es un sello de identidad del departamento, nos ayuda a identificar y a abordar problemas reales y relevantes para la sociedad.

Radiofrecuencia

Señales y multimedia

Comunicaciones

Ciencia de datos

Misión

Formación

Proporcionar formación de grado, posgrado y doctorado del máximo nivel dirigida a los estudiantes universitarios y profesionales.

Investigación

Desarrollar investigación científica y técnica puntera con el objetivo de avanzar en el conocimiento, la actividad productiva y la calidad de vida, contribuyendo al desarrollo sostenible de una sociedad más próspera y equitativa.

Transferencia

Fomentar la vocación de excelencia y sentido crítico en la creación, transferencia y difusión de la ciencia, de la técnica y de la cultura.

El ssr en números

Proyectos de investigación > 4M€/año

Publicaciones indexadas > 130/año

Tesis doctorales defendidas > 10/año

Noticias

Trabajo Fin de Máster

Distillation and testing of a transformer-based weakly-supervised segmentation framework with a real-time compact U-Net for mining imagery

Responsable: José Luis Blanco [jlblanco@gaps.ssr.upm.es] The size and distribution of ore particles on conveyor belts critically affect grinding processes in mining, influencing product quality, throughput, power consumption, and safety. Crushing and sieving are slow and have traditionally been controlled manually. Computer vision offers a real-time, non-invasive alternative via image segmentation to continuously assess and monitor the…

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