الحوسبة العصبية: مستقبل روبوتات التداول 2026

الملخص التنفيذي: تعدين البيتكوين يستهلك الكثير من الطاقة. تدريب الذكاء الاصطناعي يستهلك الكثير من الطاقة. الحل هو البيولوجيا. تستخدم الحوسبة العصبية (Neuromorphic Computing) "الشبكات العصبية المتدفقة" (SNNs) لمعالجة المعلومات مثل الدماغ البيولوجي — حيث تنشط فقط عند الضرورة. هذا يسمح لروبوتات "التداول عالي التردد الأخضر" بالعمل على الحافة (edge).

---

1. مقدمة: عنق زجاجة فون نيومان

تفصل أجهزة الكمبيوتر التقليدية بين الذاكرة (RAM) والمعالجة (CPU). نقل البيانات ذهابًا وإيابًا يستهلك 90% من الطاقة. تدمج الرقائق العصبية الذاكرة والمعالجة، تمامًا مثل المشابك العصبية في دماغك.

2. التحليل الأساسي: الشبكات العصبية المتدفقة (SNNs)

2.1 الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) مقابل الشبكات العصبية المتدفقة (SNN)

• ANN (الذكاء الاصطناعي القياسي): تطلق كل خلية عصبية إشارة كل مللي ثانية. (رياضيات مستمرة).
• SNN (عصبية): تطلق الخلايا العصبية الإشارات فقط عند حدوث "تدفق" (حدث).
• تشبيه التداول: ينام روبوت SNN عندما يكون السوق مستقرًا. يستيقظ (يطلق إشارة) فقط عند حدوث تغيير في السعر. هذا يجعله فعالًا بشكل لا يصدق للبيانات عالية التردد.

2.2 الأجهزة: Intel Loihi 3 و IBM NorthPole

في عام 2026، يمكننا شراء بطاقات PCIe بهذه الرقائق. تستهلك وحدة معالجة الرسومات NVIDIA H100 القياسية 700 واط. تستهلك Intel Loihi 3 2 واط.

3. التنفيذ الفني: إطار عمل Lava

نستخدم مكتبة Lava من Intel لبرمجة شبكات SNN.

# منطق التداول العصبي 2026
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# تعريف خلية عصبية متدفقة
block = slayer.block.cuba.Dense(
    neuron_params={
        'threshold': 1.0,
        'current_decay': 0.25,
        'voltage_decay': 0.03
    },
    weight_scale=2,
    count_log=True
)

# منطق التداول
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # استهلاك طاقة صفر

4. التحديات والمخاطر: لا يوجد انتشار عكسي

لا يمكنك تدريب شبكات SNN باستخدام الانتشار العكسي القياسي (لأن التدفقات غير قابلة للاشتقاق).

• الحل: نقوم بتدريب شبكة ANN قياسية على وحدة معالجة الرسومات، ثم "نحولها" إلى SNN باستخدام تقنية تسمى تحويل ANN إلى SNN (ترميز المعدل).

5. نظرة مستقبلية: روبوتات على الأقمار الصناعية

نظرًا لأن شبكات SNN تستخدم طاقة قليلة جدًا، يمكنها العمل على أقمار Starlink الصناعية. بحلول عام 2027، ستنشر شركات التداول عالي التردد روبوتات SNN مباشرة في المدار لتقليل زمن الانتقال بين نيويورك ولندن بمقدار 5 مللي ثانية (سرعة الضوء في الفراغ > سرعة الضوء في الألياف).

6. الأسئلة الشائعة: الذكاء الاصطناعي العصبي

1. هل هو أسرع من وحدة معالجة الرسومات؟ من حيث زمن الانتقال؟ نعم (ميكروثانية). من حيث الإنتاجية؟ لا. لا تزال وحدات معالجة الرسومات أفضل للتدريب؛ الحوسبة العصبية أفضل للاستدلال المباشر.

2. هل يمكنني شراء هذه الأجهزة؟ نعم. تبيع Intel محرك أقراص USB "Kapoho Point" للمطورين.

3. لماذا لم ينطلق بعد؟ مطلوب طريقة تفكير جديدة تمامًا (البرمجة القائمة على الأحداث) التي أتقنها عدد قليل من المطورين.

4. هل هو للتداول فقط؟ لا. يتم استخدامه في الطائرات بدون طيار والروبوتات والأطراف الصناعية. في أي مكان يكون فيه عمر البطارية بالغ الأهمية.

5. ما هي "كاميرات الأحداث" (Event Cameras)؟ الكاميرات التي تسجل فقط الحركة (تغييرات البكسل) بدلاً من الإطارات الكاملة. تعالج شبكات SNN هذه البيانات محليًا. مثالية لتتبع حركات شريط الأسعار.