Neuromorfne andmetöötlus: Kauplemisrobotite tulevik 2026

Kokkuvõte: Bitcoini kaevandamine kasutab liiga palju energiat. AI treenimine kasutab liiga palju energiat. Lahendus on bioloogia. Neuromorfne andmetöötlus kasutab "Torkivaid närvivõrke" (Spiking Neural Networks - SNNs).

1. Sissejuhatus: Von Neumanni pudelikael

Traditsioonilised arvutid eraldavad mälu (RAM) ja töötlemise (CPU). Andmete edasi-tagasi liigutamine tarbib 90% energiast. Neuromorfsed kiibid ühendavad mälu ja töötlemise, täpselt nagu sünapsid teie ajus.

2. Põhianalüüs: Torkivad närvivõrgud (SNN-id)

2.1 ANN vs. SNN

• ANN (Standardne AI): Iga neuron tulistab iga millisekund.
• SNN (Neuromorfne): Neuronid tulistavad ainult siis, kui toimub "Torre" (sündmus).
• Kauplemisanaloogia: SNN robot magab, kui turg on tasane. See ärkab (tulistab) ainult siis, kui toimub hinnamuutus.

2.2 Riistvara: Intel Loihi 3 & IBM NorthPole

Aastal 2026 saame osta nende kiipidega PCIe kaarte. Standardne NVIDIA H100 GPU tarbib 700 vatti. Intel Loihi 3 tarbib 2 vatti.

3. Tehniline rakendamine: Lava raamistik

Me kasutame Inteli Lava teeki SNN-ide programmeerimiseks.

# Trade Logic
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # Zero energy consumption

4. Väljakutsed ja riskid: Tagasilevi puudumine

Te ei saa SNN-e treenida standardse tagasilevi (Backpropagation) abil.

• Lahendus: Me treenime standardse ANN-i GPU-l, seejärel "teisendame" selle SNN-iks, kasutades tehnikat nimega ANN-to-SNN Conversion.

5. Tulevikuvaade: Botid satelliitidel

Kuna SNN-id kasutavad nii vähe energiat, saavad nad töötada Starlinki satelliitidel.

6. KKK: Neuromorfne AI

1. Kas see on kiirem kui GPU? Latentsuse osas? Jah (mikrosekundid).

2. Kas ma saan seda riistvara osta? Jah. Intel müüb arendajatele "Kapoho Point" USB-pulka.

3. Miks see pole veel hoogu sisse saanud? See nõuab täiesti uut mõtlemisviisi (Sündmuspõhine programmeerimine).