Descripción: La codificación por tasa es un método de representación de información que se basa en la frecuencia de disparo de neuronas, donde la información se codifica en la tasa a la que estas neuronas emiten impulsos eléctricos, conocidos como potenciales de acción. Este enfoque se inspira en la forma en que el cerebro humano procesa y transmite información, utilizando patrones de actividad neuronal para representar datos. En lugar de depender de la amplitud o la forma de las señales, la codificación por tasa se centra en la cantidad de veces que una neurona dispara en un intervalo de tiempo determinado. Esta técnica permite una mayor eficiencia en la transmisión de información y es fundamental en el campo de la computación neuromórfica, donde se busca emular el funcionamiento del cerebro en sistemas artificiales. La codificación por tasa es especialmente relevante en aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real y en entornos donde la energía es un recurso limitado, ya que permite una comunicación más rápida y eficiente entre neuronas artificiales. Además, este método se utiliza en diversas arquitecturas de redes neuronales, donde se busca optimizar el aprendizaje y la generalización de modelos a partir de datos complejos y en tareas diversas de inteligencia artificial.
