Aunque no está atrayendo tanta atención como la computación cuántica, la computación neuromórfica también es una disciplina con un potencial enorme como complemento de la computación clásica con la que todos estamos familiarizados. De hecho, no solo están contribuyendo a su desarrollo algunos de los centros de investigación más reputados del mundo, como el MIT; Intel, IBM y HP son tres de las empresas que están pujando con más fuerza por ella.
Lo que propone la computación neuromórfica es imitar el comportamiento del sistema nervioso animal en general, y el del cerebro en particular. El punto de partida que en su momento describió Carver Mead, que fue el ingeniero eléctrico estadounidense que propuso en los años 60 esta idea, consistía en aproximarse a los transistores como dispositivos de naturaleza analógica, y no como conmutadores digitales.
En cualquier caso, el propósito último de esta disciplina, que ha experimentado un desarrollo notable durante la última década y media, es desarrollar sistemas electrónicos que sean capaces de procesar la información de una forma más eficiente. De hecho, aspiran a ser tan eficientes como un cerebro orgánico, un propósito muy ambicioso e interesante, pero también muy difícil de alcanzar.
Un cerebro orgánico es capaz de llevar a cabo mucho trabajo con muy poca energía, y, además, la manera en que procesa la información lo hace muy hábil cuando se enfrenta a algunos problemas, pero también muy ineficiente ante otros. Esto explica por qué un procesador neuromórfico puede resolver algunos problemas en menos tiempo e invirtiendo menos energía que un ordenador clásico, pero en otros puede ser mucho más ineficiente que este último.
