নিউরোমরফিক কম্পিউটিং: ট্রেডিং বটের ভবিষ্যৎ ২০২৬

নির্বাহী সারাংশ: বিটকয়েন মাইনিং খুব বেশি শক্তি খরচ করে। এআই প্রশিক্ষণ খুব বেশি শক্তি খরচ করে। সমাধান হল জীববিজ্ঞান। নিউরোমরফিক কম্পিউটিং জৈবিক মস্তিষ্কের মতো তথ্য প্রক্রিয়া করার জন্য "স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক" (SNN) ব্যবহার করে — শুধুমাত্র যখন প্রয়োজন হয় তখনই সক্রিয় হয়। এটি "সবুজ HFT" বটগুলিকে প্রান্তে (edge) চালানোর অনুমতি দেয়।

---

১. ভূমিকা: ভন নিউম্যান বটলনেক

ঐতিহ্যবাহী কম্পিউটার মেমরি (RAM) এবং প্রসেসিং (CPU) আলাদা করে। ডেটা আদান-প্রদান করতে ৯০% শক্তি খরচ হয়। নিউরোমরফিক চিপ আপনার মস্তিষ্কের সিন্যাপ্সের মতোই মেমরি এবং প্রসেসিংকে একত্রিত করে।

২. মূল বিশ্লেষণ: স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক (SNN)

২.১ ANN বনাম SNN

• ANN (স্ট্যান্ডার্ড এআই): প্রতিটি নিউরন প্রতি মিলিসেকেন্ডে ফায়ার করে। (অবিচ্ছিন্ন গণিত)।
• SNN (নিউরোমরফিক): নিউরনগুলি কেবল তখনই ফায়ার করে যখন একটি "স্পাইক" (ঘটনা) ঘটে।
• ট্রেডিং এনালজি: একটি SNN বট ঘুমায় যখন বাজার সমতল থাকে। এটি কেবল তখনই জেগে ওঠে (ফায়ার করে) যখন দামের পরিবর্তন ঘটে। এটি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ডেটার জন্য অবিশ্বাস্যভাবে দক্ষ করে তোলে।

২.২ হার্ডওয়্যার: Intel Loihi 3 এবং IBM NorthPole

২০২৬ সালে, আমরা এই চিপগুলির সাথে PCIe কার্ড কিনতে পারি। একটি স্ট্যান্ডার্ড NVIDIA H100 GPU ৭০০ ওয়াট খরচ করে। একটি Intel Loihi 3 ২ ওয়াট খরচ করে।

৩. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন: Lava ফ্রেমওয়ার্ক

আমরা SNN প্রোগ্রাম করার জন্য Intel-এর Lava লাইব্রেরি ব্যবহার করি।

# ২০২৬ নিউরোমরফিক ট্রেডিং লজিক
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# স্পাইকিং নিউরন সংজ্ঞায়িত করুন
block = slayer.block.cuba.Dense(
    neuron_params={
        'threshold': 1.0,
        'current_decay': 0.25,
        'voltage_decay': 0.03
    },
    weight_scale=2,
    count_log=True
)

# ট্রেডিং লজিক
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # শূন্য শক্তি খরচ

৪. চ্যালেঞ্জ এবং ঝুঁকি: কোনো ব্যাকপ্রোপাগেশন নেই

আপনি স্ট্যান্ডার্ড ব্যাকপ্রোপাগেশন ব্যবহার করে SNN প্রশিক্ষিত করতে পারবেন না (কারণ স্পাইকগুলি ডিফারেনশিয়েবল নয়)।

• সমাধান: আমরা একটি GPU-তে একটি স্ট্যান্ডার্ড ANN প্রশিক্ষণ দিই, তারপর ANN-থেকে-SNN রূপান্তর (রেট কোডিং) নামক একটি কৌশল ব্যবহার করে এটিকে SNN-এ "রূপান্তর" করি।

৫. ভবিষ্যতের দৃষ্টিভঙ্গি: স্যাটেলাইটে বট

যেহেতু SNN খুব কম শক্তি ব্যবহার করে, তাই তারা স্টারলিঙ্ক স্যাটেলাইটে চলতে পারে। ২০২৭ সালের মধ্যে, HFT সংস্থাগুলি নিউইয়র্ক এবং লন্ডনের মধ্যে ৫ms বিলম্ব কমাতে সরাসরি কক্ষপথে SNN বট স্থাপন করবে (শূন্যস্থানে আলোর গতি > ফাইবারে আলোর গতি)।

৬. প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন: নিউরোমরফিক এআই

১. এটি কি GPU-এর চেয়ে দ্রুত? বিলম্বের ক্ষেত্রে? হ্যাঁ (মাইক্রোসেকেন্ড)। থ্রুপুটের ক্ষেত্রে? না। GPU এখনও প্রশিক্ষণের জন্য ভালো; নিউরোমরফিক লাইভ ইনফারেন্সের জন্য ভালো।

২. আমি কি এই হার্ডওয়্যার কিনতে পারি? হ্যাঁ। Intel ডেভেলপারদের জন্য "Kapoho Point" USB স্টিক বিক্রি করে।

৩. এটি এখনও কেন জনপ্রিয় হয়নি? এটির জন্য চিন্তাভাবনার একটি সম্পূর্ণ নতুন পদ্ধতির প্রয়োজন (ইভেন্ট-ভিত্তিক প্রোগ্রামিং) যা খুব কম ডেভেলপার আয়ত্ত করেছেন।

৪. এটি কি কেবল ট্রেডিংয়ের জন্য? না। এটি ড্রোন, রোবোটিক্স এবং কৃত্রিম অঙ্গে ব্যবহৃত হয়। যেখানে ব্যাটারির জীবন গুরুত্বপূর্ণ।

৫. "ইভেন্ট ক্যামেরা" কী? ক্যামেরা যা সম্পূর্ণ ফ্রেমের পরিবর্তে কেবল গতি (পিক্সেল পরিবর্তন) রেকর্ড করে। SNN এই ডেটা স্থানীয়ভাবে প্রক্রিয়া করে। টিকার টেপ আন্দোলন ট্র্যাক করার জন্য নিখুঁত।