La optimización del modelo en neurociencia se ha centrado en inferir parámetros intracelulares a partir de observaciones de series temporales del voltaje de la membrana y concentraciones de calcio. Estos parámetros constituyen las huellas dactilares de los subtipos de canales iónicos y pueden identificar mutaciones en los canales iónicos a partir de cambios observados en la actividad eléctrica. Una pregunta central en neurociencia es si los métodos computacionales pueden obtener parámetros de canales iónicos con suficiente consistencia y precisión para proporcionar nueva información sobre la biología subyacente. Encontrar soluciones de valor único en particular, sigue siendo un desafío teórico pendiente. Esta nota revisa los avances recientes en el campo. Primero cubre problemas bien planteados y describe las condiciones que el modelo y los datos deben cumplir para garantizar la recuperación de todos los parámetros originales, incluso en presencia de ruido. El principal desafío es el error del modelo, que refleja nuestra falta de conocimiento de las ecuaciones exactas. Informamos sobre estrategias que han tenido éxito parcial en inferir los parámetros de las neuronas de roedores y pájaros cantores, cuando el error del modelo es lo suficientemente pequeño como para hacer predicciones precisas independientemente de la estimulación.