Descripción: El procesamiento de señales neuronales se refiere al análisis e interpretación de las señales eléctricas generadas por las neuronas en el sistema nervioso. Utilizando técnicas de inteligencia artificial (IA), este campo busca desentrañar patrones y correlaciones en los datos neuronales, lo que permite una comprensión más profunda de la actividad cerebral. Las señales neuronales son complejas y pueden variar en frecuencia, amplitud y duración, lo que hace que su análisis requiera herramientas avanzadas. La IA, especialmente a través de algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas, se ha convertido en un aliado crucial en este proceso, facilitando la identificación de características relevantes y la predicción de comportamientos. Este enfoque no solo mejora la precisión en la interpretación de datos neuronales, sino que también permite la creación de modelos que pueden simular la actividad cerebral en diversas condiciones. La combinación de procesamiento de señales neuronales y técnicas de IA tiene el potencial de revolucionar campos como la neurociencia, la medicina y la robótica, proporcionando nuevas perspectivas sobre el funcionamiento del cerebro y su interacción con sistemas artificiales.
