Biografía:
Miguel Monteagudo Honrubia (1995) se graduó en Ingeniería Biomédica por la Universidad Politécnica de Valencia. Posteriormente continuó sus estudios de posgrado en la Universidad de Twente de los Países Bajos. Durante esta etapa participó en diversos proyectos de investigación sobre microfluídica, espectroscopia Raman y machine learning. En junio de 2021 se incorporó al Instituto de Investigación Tecnológica (IIT) de la Universidad Pontificia de Comillas, donde trabaja como Investigador Predoctoral. Su tesis doctoral se centra en el desarrollo de biosensores dieléctricos para aplicaciones biomédicas; con un énfasis en la detección automática de analitos mediante técnicas de inteligencia artificial.
Monteagudo Honrubia, M., Herraiz-Martínez, F.J., Matanza, J. A Machine Learning approach for enhancing permittivity mixing rules of binary liquids with a Gaussian modification and a new interaction factor estimation. Journal of Molecular Liquids. Vol. 399, pp. 124290-1 - 124290-14, Abril 2024. [Online: Febrero 2024] 
JCR: 6,000 Q1 (2022) - SJR: 0,914 Q1 (2022) Monteagudo Honrubia, M., Matanza, J., Herraiz-Martínez, F.J., Giannetti, R. Low-cost electronics for automatic classification and permittivity estimation of glycerin solutions using a dielectric resonator sensor and machine learning techniques. Sensors. Vol. 23, nº. 8, pp. 3940-1 - 3940-15, Abril 2023. [Online: Abril 2023]
JCR: 3,900 Q2 (2022) - SJR: 0,764 Q1 (2022) 
