Descripción: Las sinapsis binarias son componentes fundamentales en la computación neuromórfica, que imitan el funcionamiento del cerebro humano. Estas sinapsis pueden existir en uno de dos estados, lo que les permite representar información de manera eficiente y efectiva. A diferencia de las sinapsis tradicionales que pueden tener múltiples niveles de señal, las sinapsis binarias simplifican el proceso de transmisión de información al limitarse a dos estados: activado o desactivado. Esta dualidad permite una mayor velocidad en el procesamiento de datos y una reducción en el consumo de energía, características esenciales para el desarrollo de sistemas que buscan replicar la inteligencia humana. En el contexto de la computación neuromórfica, las sinapsis binarias son utilizadas para construir redes neuronales artificiales que pueden aprender y adaptarse a nuevas informaciones, similar a cómo lo hace el cerebro. Su diseño se basa en principios biológicos, lo que les confiere una ventaja en términos de eficiencia y capacidad de aprendizaje. Además, estas sinapsis son clave para la creación de dispositivos que pueden realizar tareas complejas, como el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones, de manera más similar a los seres humanos que a los sistemas computacionales tradicionales.
