İnsan beyni, yaklaşık 86 milyar nörondan oluşan bir sistem olmasına rağmen dinlenme halinde bile yalnızca yaklaşık 20 Watt enerji tüketerek son derece karmaşık hesaplamalar yapabilir. Buna karşın, günümüzün en gelişmiş yapay zekâ modellerini eğitmek ve çalıştırmak için devasa veri merkezleri, yüksek enerji tüketimi ve ciddi donanım kaynakları gereklidir. Bu çarpıcı fark, uzun süredir akıllarda önemli bir soruyu gündeme getirmektedir: Beynin bu olağanüstü enerji verimliliğini yapay sistemlere taşıyabilir miyiz?

Bu sorunun cevabı bizi, klasik yapay sinir ağlarının ötesine geçen bir modele götürür: Spiking neural networks (Tür: "dikenleme temelli sinir ağlar"). Spiking neural networks ya da kısaca SNN'ler, yalnızca matematiksel bir soyutlama değil doğrudan biyolojik sinir sisteminden ilham alarak zaman, enerji ve bilgi işleme açısından beynin prensiplerini taklit etmeye çalışan bir yapay zekâ yaklaşımıdır.