La neurocomputación se basa en los siguientes principios clave:
Redes neuronales artificiales
Modelos matemáticos y computacionales que imitan la función de las neuronas biológicas y su interconexión en el cerebro. Estas redes se organizan en capas y se utilizan para aprender patrones complejos y realizar tareas específicas, como reconocimiento de patrones, clasificación, predicción y más.
Plasticidad sináptica
Es la capacidad de las conexiones entre neuronas (sinapsis) para cambiar y adaptarse en función de la experiencia y el aprendizaje. Los modelos de neurocomputación incorporan esta propiedad para permitir que el sistema aprenda y mejore continuamente con el tiempo.
Paralelismo y eficiencia energética
El cerebro humano es altamente eficiente en términos de consumo de energía y capacidad de procesamiento masivo y paralelo. La neurocomputación busca replicar este paralelismo para realizar tareas complejas con una fracción del consumo de energía de los sistemas tradicionales.