Áreas Involucradas: Corteza prefrontal, estriado.
Descripción: Modelos computacionales inspirados en la estructura del cerebro humano, diseñados para reconocer patrones, procesar información y tomar decisiones basadas en datos de entrada similares a la actividad neuronal.

Áreas Involucradas: Corteza motora, hipocampo.
Descripción: Creación de representaciones computacionales detalladas de procesos biológicos específicos del cerebro, permitiendo la simulación y el estudio de funciones cerebrales complejas.

Áreas Involucradas: Corteza visual, tálamo.
Descripción: Utilización de algoritmos y modelos computacionales para replicar el comportamiento de circuitos neuronales específicos, facilitando la investigación sobre cómo se procesan y transmiten las señales en el cerebro.

Áreas Involucradas: Corteza prefrontal, corteza temporal.
Descripción: Técnicas avanzadas de machine learning que utilizan múltiples capas de procesamiento para aprender representaciones jerárquicas de datos, inspiradas en la estructura y funcionamiento del cerebro humano.

Áreas Involucradas: Corteza parietal, hipocampo.
Descripción: Estudio de cómo se representan y almacenan las informaciones sensoriales y cognitivas en las neuronas y redes neuronales, mediante patrones de actividad eléctrica.

Áreas Involucradas: Corteza prefrontal, estriado.
Descripción: Aplicación de principios biológicos y computacionales para mejorar el rendimiento de modelos neuronales artificiales, inspirándose en mecanismos de optimización presentes en el cerebro humano.

Áreas Involucradas: Cerebro entérico, hipotálamo.
Descripción: Campo interdisciplinario que combina neurociencia, informática y matemáticas para gestionar, analizar y modelar grandes volúmenes de datos neuronales, facilitando el avance en la comprensión del cerebro.

Áreas Involucradas: Corteza prefrontal, amígdala.
Descripción: Incorporación de mecanismos de cambio sináptico en modelos computacionales para simular cómo las conexiones entre neuronas se fortalecen o debilitan en respuesta a la actividad y la experiencia.

Áreas Involucradas: Núcleo accumbens, corteza sensorial.
Descripción: Capacidad de realizar múltiples procesos de información simultáneamente, emulando la manera en que el cerebro maneja diversas tareas y estímulos de manera concurrente.

Áreas Involucradas: Corteza auditiva, corteza visual.
Descripción: Aplicación de conceptos de la teoría de la información para entender cómo el cerebro codifica, transmite y procesa información a través de señales neuronales.

Áreas Involucradas: Corteza temporal, hipocampo.
Descripción: Modelo en el que la información se representa a través de patrones de actividad en múltiples neuronas distribuidas en diferentes regiones cerebrales, mejorando la robustez y flexibilidad del procesamiento de datos.

Áreas Involucradas: Corteza prefrontal, cerebelo.
Descripción: Estructuras computacionales que permiten el procesamiento de información en ciclos repetidos, facilitando tareas como la previsión, la planificación y la resolución de problemas complejos.

Áreas Involucradas: Corteza motora, tálamo.
Descripción: Representaciones detalladas de las neuronas que incorporan características biológicas reales, como la dinámica de los potenciales de acción y la transmisión sináptica, para mejorar la precisión de las simulaciones cerebrales.

Áreas Involucradas: Corteza sensorial, corteza parietal.
Descripción: Desarrollo de algoritmos que imitan la manera en que el cerebro integra información de diferentes sentidos para crear una percepción coherente y unificada del entorno.

Áreas Involucradas: Corteza prefrontal, hipocampo.
Descripción: Principio de aprendizaje basado en la idea de que las conexiones entre neuronas se fortalecen cuando estas son activadas simultáneamente, inspirando algoritmos de aprendizaje en redes neuronales artificiales.