Redes Neurais de Disparo Fotônicas (SNN) e Plasticidade STDPPhotonic Spiking Networks (SNN) & STDP Plasticity

1. Redes Neurais de Disparo Fotônicas (Spiking Networks - SNN)

Enquanto redes neurais artificiais tradicionais de 2ª geração propagam valores analógicos contínuos estáticos, as Redes Neurais de Disparo (Spiking Neural Networks - SNNs) de 3ª geração operam através de eventos discretos no tempo (pulsos ou *spikes*). Na fotônica, esses pulsos têm duração de picosegundos a femtossegundos, permitindo taxas de disparo que superam gigahertz com consumo de energia por pico na escala de sub-picojoules.

O neurônio óptico básico implementa o modelo de Integração e Disparo com Vazamento (Leaky Integrate-and-Fire - LIF):

A energia de pulsos ópticos incidentes é integrada temporalmente (em capacitâncias térmicas, portadores livres ou cristais PCM). Ao atingir o limiar $v_{\text{th}}$, o neurônio emite um disparo óptico regenerativo e entra em período refratário.

2. Plasticidade Sináptica Óptica (STDP) com Materiais de Mudança de Fase (PCM)

O aprendizado biológico em redes de disparo é amplamente regido pela Plasticidade Dependente do Tempo de Disparo (Spike-Timing-Dependent Plasticity - STDP). Se o neurônio pré-sináptico dispara antes do neurônio pós-sináptico ($\Delta t = t_{\text{post}} - t_{\text{pre}} > 0$), a sinapse é fortalecida (Potenciação de Longo Prazo - LTP); se a ordem temporal for invertida ($\Delta t < 0$), a sinapse é enfraquecida (Depressão de Longo Prazo - LTD):

Em circuitos fotônicos integrados, células de materiais de mudança de fase (Phase Change Materials - PCM, como GST) depositadas sobre guias de onda atuam como sinapses ópticas não-voláteis. A sobreposição temporal entre pulsos ópticos pré e pós-sinápticos induz transições parciais de fase entre os estados amorfo (baixa perda) e cristalino (alta perda), ajustando o peso sináptico $w$ de forma puramente óptica.