
Computación Neuromórfica: qué es y cómo superará los límites de la IA
A diferencia de la arquitectura clásica de von Neumann, que separa físicamente la memoria del procesamiento provocando latencias críticas, los sistemas neuromórficos integran ambas funciones en neuronas y sinapsis artificiales. Este enfoque permite un procesamiento de información asincrónico y masivamente paralelo. En lugar de operar de forma continua, el sistema solo consume energía cuando detecta un estímulo relevante, lo que se conoce como computación basada en eventos. Es lo que se conoce como redes neuronales de impulsos (SNN), un paradigma que imita los "spikes" eléctricos de la biología para alcanzar niveles de eficiencia energética hasta 100 veces superiores a los de las redes neuronales convencionales, convirtiéndose en un pilar para el desarrollo de una inteligencia artificial sostenible.

















