Descripción: La Plasticidad Dependiente del Tiempo de Picos (TDLP, por sus siglas en inglés) es una regla de aprendizaje biológica que se basa en la temporalidad de las señales eléctricas en las neuronas. Esta forma de plasticidad sináptica ajusta la fuerza de las conexiones sinápticas en función del momento en que ocurren los picos de actividad neuronal. En términos simples, si una neurona A activa a una neurona B justo antes de que esta última dispare un potencial de acción, la conexión entre ambas se fortalece. Por el contrario, si la activación de A ocurre después de que B ha disparado, la conexión puede debilitarse. Este mecanismo es fundamental para el aprendizaje y la memoria, ya que permite que las redes neuronales se adapten y optimicen su funcionamiento en respuesta a experiencias pasadas. La TDLP se diferencia de otras formas de plasticidad, como la plasticidad dependiente de la frecuencia, al centrarse en la sincronización precisa de los eventos neuronales. Este enfoque temporal refleja cómo el cerebro humano procesa la información de manera dinámica y eficiente, lo que es crucial para el desarrollo de sistemas de computación neuromórfica que imitan la arquitectura y el funcionamiento del cerebro. La TDLP no solo es relevante en el contexto biológico, sino que también se está explorando en el diseño de algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales artificiales, donde la sincronización de las señales puede mejorar el rendimiento y la adaptabilidad de los sistemas.