Neuromorfní výpočetní technika: Budoucnost obchodních botů 2026

Shrnutí: Těžba Bitcoinu spotřebovává příliš mnoho energie. Trénování AI spotřebovává příliš mnoho energie. Řešením je biologie. Neuromorfní výpočetní technika využívá „Spiking Neural Networks“ (SNN) ke zpracování informací jako biologický mozek – aktivuje se pouze tehdy, když je to nutné. To umožňuje boty „Green HFT“, kteří běží na okraji sítě (edge).

---

1. Úvod: Von Neumannovo úzké hrdlo

Tradiční počítače oddělují paměť (RAM) a zpracování (CPU). Přesouvání dat tam a zpět spotřebovává 90 % energie. Neuromorfní čipy spojují paměť a zpracování, stejně jako synapse ve vašem mozku.

2. Hlavní analýza: Spiking Neural Networks (SNN)

2.1 ANN vs. SNN

• ANN (Standardní AI): Každý neuron se aktivuje každou milisekundu. (Spojitá matematika).
• SNN (Neuromorfní): Neurony se aktivují pouze tehdy, když dojde ke „Spike“ (události).
• Obchodní analogie: Bot SNN spí, když je trh klidný. Probudí se (aktivuje) pouze tehdy, když dojde ke změně ceny. Díky tomu je neuvěřitelně efektivní pro vysokofrekvenční data.

2.2 Hardware: Intel Loihi 3 a IBM NorthPole

V roce 2026 si můžeme koupit PCIe karty s těmito čipy. Standardní GPU NVIDIA H100 spotřebuje 700 wattů. Intel Loihi 3 spotřebuje 2 watty.

3. Technická implementace: Framework Lava

K programování SNN používáme knihovnu Lava od Intelu.

# 2026 Neuromorfní obchodní logika
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# Definice spiking neuronu
block = slayer.block.cuba.Dense(
    neuron_params={
        'threshold': 1.0,
        'current_decay': 0.25,
        'voltage_decay': 0.03
    },
    weight_scale=2,
    count_log=True
)

# Obchodní logika
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # Nulová spotřeba energie

4. Výzvy a rizika: Žádná zpětná propagace

SNN nemůžete trénovat pomocí standardní zpětné propagace (protože spiky nejsou diferencovatelné).

• Řešení: Trénujeme standardní ANN na GPU a poté ji „převedeme“ na SNN pomocí techniky zvané Konverze ANN na SNN (Rate Coding).

5. Budoucí výhled: Boti na satelitech

Protože SNN spotřebovávají tak málo energie, mohou běžet na satelitech Starlink. Do roku 2027 nasadí firmy HFT boty SNN přímo na oběžnou dráhu, aby zkrátily latenci mezi New Yorkem a Londýnem o 5 ms (rychlost světla ve vakuu > rychlost světla ve vlákně).

6. Často kladené otázky: Neuromorfní AI

1. Je to rychlejší než GPU? Z hlediska latence? Ano (mikrosekundy). Z hlediska propustnosti? Ne. GPU jsou stále lepší pro trénování; Neuromorfní čipy jsou lepší pro živou inferenci.

2. Mohu si tento hardware koupit? Ano. Intel prodává USB disk „Kapoho Point“ pro vývojáře.

3. Proč se to ještě neujalo? Vyžaduje to zcela nový způsob myšlení (programování řízené událostmi), který ovládlo jen málo vývojářů.

4. Je to jen pro obchodování? Ne. Používá se v dronech, robotice a protézách. Všude tam, kde je kritická výdrž baterie.

5. Co jsou „Kamery událostí“ (Event Cameras)? Kamery, které zaznamenávají pouze pohyb (změny pixelů) namísto plných snímků. SNN tato data zpracovávají nativně. Ideální pro sledování pohybů na burzovním pásku.