• La conferencia de Teresa Serrano-Gotarredona, directora del Instituto de Microelectrónica de Sevilla, destacó los retos científicos y las oportunidades tecnológicas de la ingeniería neuromórfica.
• La charla forma parte del ciclo de conferencias “Convergencia Verde: IA para un futuro sostenible” impulsado por la Cátedra Inditex-UDC en Algoritmos Verdes.

A Coruña, 03 de marzo de 2026.- El Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (CITIC) de la Universidade da Coruña, centro de la Red CIGUS de la Xunta de Galicia, acogió este lunes una conferencia de la directora del Instituto de Microelectrónica de Sevilla, Teresa Serrano-Gotarredona, quien ahondó en el potencial de la ingeniería neuromórfica como base de una inteligencia artificial más sostenible, rápida y eficiente. La investigadora del CSIC participó en el ciclo de conferencias “Convergencia Verde: IA para una futuro sostenible”, impulsado por la Cátedra Inditex-UDC de IA en Algoritmos Verdes. Serrano-Gotarredona habló de la ingeniería neuromórfica y su papel como base de una inteligencia artificial más sostenible, eficiente y próxima al funcionamiento del cerebro humano, además de explicar con aplicaciones prácticas el trabajo de investigación que desarrolla su grupo.

La sesión permitió ahondar en las conclusiones más relevantes de este ámbito emergente, que propone un cambio de paradigma frente al machine learning tradicional. Mientras que los enfoques dominantes en inteligencia artificial se apoyan en tecnologías y algoritmos basados en la adquisición y procesamiento de señales mediante muestreo periódico, la ingeniería neuromórfica se inspira directamente en los sistemas biológicos.

En este sentido, se subrayó que los sistemas convencionales operan de forma síncrona y secuencial, mientras que el cerebro adquiere y procesa la información de manera asíncrona, comunicándose a través de pulsos eléctricos. Esta diferencia estructural obliga a rediseñar tanto el hardware como los modelos computacionales, incorporando arquitecturas capaces de trabajar con eventos en tiempo real en lugar de datos discretizados en intervalos fijos.

Uno de los grandes retos identificados es la integración de la variable tiempo en los modelos neuromórficos. Su incorporación abre un enorme potencial al permitir explotar correlaciones espacio-temporales en los datos, como sucede en el caso del procesamiento sensorial. Sin embargo, también introduce una mayor complejidad en el desarrollo de modelos matemáticos, sistemas de aprendizaje e implementaciones físicas. Diseñar algoritmos capaces de aprender a partir de flujos continuos de eventos sigue siendo uno de los principales desafíos científicos del sector.

Frente a estos retos, la ingeniería neuromórfica ofrece oportunidades de gran impacto. En el ámbito del procesamiento sensorial, destaca el alto paralelismo de datos y la capacidad de eliminar redundancias, replicando la eficiencia del cerebro al filtrar información irrelevante y priorizar eventos significativos.

La eficiencia energética es otro de los pilares de esta tecnología. Al procesar únicamente eventos relevantes y enviar la información comprimida, los sistemas neuromórficos pueden reducir de forma drástica el consumo eléctrico. Esto los convierte en soluciones idóneas para sistemas autónomos en entornos IoT o dispositivos de vigilancia inteligente, así como otras aplicaciones en las que la autonomía es clave.

El alta velocidad y la baja latencia de respuesta posicionan también esta tecnología como estratégica para entornos dinámicos, como la robótica avanzada, el guiado de vehículos autónomos, los drones o determinadas aplicaciones industriales donde la capacidad de reacción en tiempo real es determinante.

Además, el procesamiento asíncrono y continuo permite preservar la estructura temporal de los datos, facilitando el reconocimiento natural de escenas dinámicas y la implementación eficiente de redes neuronales recurrentes. Esta característica acerca los sistemas artificiales a la manera en la que el cerebro procesa información cambiante en entornos reales.

Finalmente, la conferencia puso el foco en la dimensión interdisciplinar de la ingeniería neuromórfica, que tiende puentes entre la electrónica, la inteligencia artificial y la neurociencia, y tiene interesantes aplicaciones en el campo de la medicina.

Sobre el CITIC

El CITIC es un centro de investigación que potencia el avance y la excelencia en I+D+i aplicada a las TIC, creado en 2008 por la Universidade da Coruña. La actividad científica del centro se estructura en cuatro áreas de investigación principales: Inteligencia artificial; Ciencia e Ingeniería de Datos; Computación de Altas Prestaciones; y Servicios y Redes Inteligentes, y un área de investigación transversal a todas ellas: la de Ciberseguridad. 

El CITIC está acreditado como Centro de Excelencia y miembro de la Red CIGUS para el período 2024-2027, el que avala la calidad e impacto de su investigación. La acreditación, estructuración y mejora del CITIC está cofinanciada por la Xunta de Galicia y en un 60% por la Unión Europea en el marco del Programa Operativo FEDER Galicia 2021-2027, con el objetivo temático de promover “una Europa más inteligente: transformación económica innovadora e inteligente” (ED431G 2023/01).