Neuromorfisk Computing: Fremtiden for handelsbots 2026

Tiivistelmä: Bitcoin-mining bruger for meget energi. AI-træning bruger for meget energi. Løsningen er biologi. Neuromorfisk Computing bruger "Spiking Neural Networks" (SNN'er) til at behandle information ligesom en biologisk hjerne—den fyrer kun, når det er nødvendigt.

---

1. Introduktion: Von Neumann Flaskehalsen

Traditionelle computere adskiller Hukommelse (RAM) og Behandling (CPU). Neuromorfiske Chips fusionerer hukommelse og behandling, præcis som synapser i din hjerne.

2. Kerneanalyse: Spiking Neural Networks (SNN'er)

2.1 ANN vs. SNN

• ANN (Standard AI): Hver neuron fyrer hvert millisekund.
• SNN (Neuromorfisk): Neuroner fyrer kun, når en "Spike" (hændelse) indtræffer.
• Handelsanalogi: En SNN-bot sover, når markedet er fladt. Den vågner kun (fyrer), når en prisflåt opstår.

2.2 Hardwaren: Intel Loihi 3 & IBM NorthPole

I 2026 kan vi købe PCIe-kort med disse chips.

3. Teknisk Implementering: Lava Framework

Vi bruger Intels Lava-bibliotek til at programmere SNN'er.

# 2026 Neuromorphic Trading Logic
import lava.lib.dl.slayer as slayer

4. Udfordringer & Risici: Ingen Backpropagation

Du kan ikke træne SNN'er ved hjælp af standard Backpropagation.

• Løsning: Vi træner en standard ANN på en GPU, og "konverterer" den derefter til en SNN.

5. Fremtidsudsigter: Bots på Satellitter

Fordi SNN'er bruger så lidt strøm, kan de køre på Starlink Satellitter. I 2027 vil HFT-firmaer placere SNN-bots direkte i kredsløb.

6. FAQ: Neuromorfisk AI

1. Er det hurtigere end en GPU? Latency-mæssigt? Ja (mikrosekunder). Gennemløbsmæssigt? Nej.

2. Kan jeg købe denne hardware? Ja. Intel sælger "Kapoho Point" USB-stikket.

3. Hvorfor er dette ikke slået igennem endnu? Det kræver en helt ny måde at tænke på (Hændelsesbaseret Programmering).

4. Er det bare til handel? Nej. Det bruges i droner, robotteknologi og proteser.

5. Hvad er "Event Cameras"? Kameraer, der kun optager bevægelse (pixelskift).