Este estudio computacional investiga los procesos dinámicos de auto-reparación en nanomateriales impulsados por la actividad de picos neuronales. Desarrollamos un marco de simulación multiescala que integra la dinámica neuronal, los efectos mecánicos cuánticos y los principios de la ciencia de materiales. Nuestro modelo incorpora una ecuación de voltaje de picos neuronales dependiente del tiempo acoplada con una función de actualización de salud del nanomaterial, incluyendo términos de probabilidad cuántica, para capturar efectos a escala nanométrica. Empleamos conceptos de ingeniería de fiabilidad para evaluar el rendimiento del sistema. Las simulaciones revelan que los patrones de picos neuronales influyen significativamente en la dinámica de auto-reparación, exhibiendo un comportamiento no lineal con efectos cuánticos cruciales para la eficiencia de la reparación. El análisis estadístico demuestra una fuerte correlación entre la frecuencia de picos y la tasa de reparación, identificando un rango óptimo para la recuperación máxima. La integración de probabilidades cuánticas produce predicciones de comportamiento a escala nanométrica más precisas que los enfoques clásicos por sí solos. Este estudio proporciona una base para entender y optimizar la recuperación inducida por picos neuronales en nanomateriales con aplicaciones potenciales en interfaces neuronales, materiales inteligentes y dispositivos biomédicos.