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Computación neuromórfica

¿Qué es Computación neuromórfica?

La computación neuromórfica es un enfoque de hardware y software inspirado en la estructura del cerebro. En lugar de mover datos entre memoria y procesador separados al ritmo de un reloj, neuronas y sinapsis artificiales trabajan en paralelo y solo reaccionan ante eventos llamados impulsos (spikes). Esto promete un consumo energético muy bajo, por ejemplo en sensores o robots. Chips de investigación conocidos son Intel Loihi e IBM TrueNorth; el uso comercial amplio aún está empezando.

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Términos relacionados

Redes neuronales artificiales (RNA)

Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos de cálculo formados por muchas unidades conectadas («neuronas»), organizadas en capas, que procesan las entradas mediante conexiones ponderadas. Durante el entrenamiento, los pesos se ajustan paso a paso a partir de ejemplos, normalmente con retropropagación. Las RNA son la base del aprendizaje profundo y están en el reconocimiento de imágenes y de voz y en los grandes modelos de lenguaje. Pese a su inspiración biológica, funcionan de forma mucho más simple que el cerebro humano.

Aprendizaje profundo
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Circuito integrado de aplicación específica (ASIC)

Un circuito integrado de aplicación específica (ASIC) es un chip diseñado para una tarea concreta, en lugar de para uso general como un procesador central. En IA, los ASIC se adaptan a los cálculos de las redes neuronales, como las Tensor Processing Units (TPU) de Google. Para esa tarea son más rápidos y eficientes energéticamente que los chips de uso general, pero resultan caros de desarrollar y poco adaptables a nuevas cargas de trabajo.

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Computación cuántica

La computación cuántica aprovecha fenómenos de la física cuántica como la superposición y el entrelazamiento para calcular con cúbits en lugar de bits clásicos. Se esperan grandes ventajas de velocidad en ciertas tareas, como simular moléculas, algunos problemas de optimización o romper los métodos de cifrado actuales. Sin embargo, los equipos siguen siendo propensos a errores y se usan sobre todo en investigación y proyectos piloto (a octubre de 2026). En las aplicaciones de IA actuales todavía no tiene un papel práctico.

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física cuántica
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Computación cognitiva

La computación cognitiva es un término general para sistemas que pretenden imitar procesos de pensamiento humanos, como comprender el lenguaje, razonar y aprender de la experiencia, para apoyar las decisiones de las personas. El término se popularizó en la década de 2010, sobre todo gracias a IBM Watson. Combina procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático y representación del conocimiento; hoy se habla más bien de asistentes de IA o modelos de lenguaje.

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Apoyo a decisiones
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