Este Trabajo Fin de Grado se enmarca en un proyecto de colaboración entre la Universidad de Zaragoza y la empresa B/S/H España. Con el objetivo del desarrollo de una metodología computacional capaz de sentar las bases del cocinado autónomo.En primer lugar, se describe la física que rige el cocinado de carne y se realiza una breve introducción del aprendizaje profundo y las redes neuronales. Una buena forma de comprobar, a priori, el potencial y validez de las redes neuronales, es resolviendo una serie de ejemplos de aplicación relacionados cada uno, con las físicas que intervienen en el cocinado de carne: Mecánica estructural, Transferencia de calor y Transferencia de masa. Para ello se han simulado dichos problemas en un software de elementos finitos, obteniendo una población de resultados utilizados para entrenar a las redes neuronales y que estas sean capaces de predecir estos resultados, en tiempo real y con exactitud.En segundo lugar, se ha abordado la simulación del cocinado de carne utilizando los resultados de modelos 1D y 3D para entrenar redes neuronales que permitan obtener predicciones disminuyendo el coste computacional. En este caso se han considerado como variables de salida la distribución de la temperatura y de la pérdida de masa del alimento. Un aspecto que se ha tenido en cuenta para valorar la metodología propuesta, reside en las principales características de las redes neuronales como: variables de entrada, número de capas ocultas o tamaño de la población de entrenamiento. En este trabajo se ha realizado un estudio detallado de la influencia de estas características.Por último, se han comparado las predicciones obtenidas mediante las redes neuronales con los resultados obtenidos en el software de elementos finitos, con el objetivo de comprobar la validez de las redes neuronales en la aplicación al cocinado de carne.<br /
