מחשוב נוירומורפי: עתיד בוטים למסחר 2026

תקציר מנהלים: כריית ביטקוין צורכת יותר מדי אנרגיה. אימון בינה מלאכותית צורך יותר מדי אנרגיה. הפתרון הוא ביולוגיה. מחשוב נוירומורפי משתמש ב-Spiking Neural Networks (SNNs) כדי לעבד מידע כמו מוח ביולוגי - יורה רק כשצריך. זה מאפשר לבוטים של "HFT ירוק" לרוץ בקצה (edge).

---

1. מבוא: צוואר הבקבוק של פון נוימן

מחשבים מסורתיים מפרידים בין זיכרון (RAM) ועיבוד (CPU). העברת נתונים הלוך ושוב צורכת 90% מהאנרגיה. שבבים נוירומורפיים משלבים זיכרון ועיבוד, בדיוק כמו סינפסות במוח שלך.

2. ניתוח ליבה: רשתות עצביות יורות (SNNs)

2.1 ANN מול SNN

• ANN (בינה מלאכותית סטנדרטית): כל נוירון יורה כל מילישנייה. (מתמטיקה רציפה).
• SNN (נוירומורפי): נוירונים יורים רק כאשר מתרחש "Spike" (אירוע).
• אנלוגיית מסחר: בוט SNN ישן כשהשוק שטוח. הוא מתעורר (יורה) רק כאשר מתרחש שינוי מחיר (tick). זה הופך אותו ליעיל בטירוף לנתונים בתדר גבוה.

2.2 החומרה: Intel Loihi 3 & IBM NorthPole

בשנת 2026, אנחנו יכולים לקנות כרטיסי PCIe עם השבבים האלה. NVIDIA H100 GPU סטנדרטי צורך 700 וואט. Intel Loihi 3 צורך 2 וואט.

3. יישום טכני: Lava Framework

אנו משתמשים בספריית Lava של אינטל כדי לתכנת SNNs.

# לוגיקת מסחר נוירומורפי 2026
import lava.lib.dl.slayer as slayer

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

# לוגיקת מסחר
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # צריכת אנרגיה אפסית

4. אתגרים וסיכונים: אין Backpropagation

אינך יכול לאמן SNNs באמצעות Backpropagation סטנדרטי (מכיוון ש-spikes אינם גזירים).

• פתרון: אנו מאמנים ANN סטנדרטי על GPU, ואז "ממירים" אותו ל-SNN באמצעות טכניקה הנקראת ANN-to-SNN Conversion (Rate Coding).

5. תחזית עתידית: בוטים על לוויינים

מכיוון ש-SNNs צורכים כל כך מעט חשמל, הם יכולים לפעול על לווייני Starlink. עד שנת 2027, חברות HFT יפרסו בוטים של SNN ישירות במסלול כדי לחתוך 5ms מהשהייה בין ניו יורק ללונדון (מהירות האור בוואקום > מהירות האור בסיב אופטי).

6. שאלות נפוצות: בינה מלאכותית נוירומורפית

1. האם זה מהיר יותר מ-GPU? מבחינת השהייה (Latency)? כן (מיקרו שניות). מבחינת תפוקה (Throughput)? לא. GPUs עדיין טובים יותר לאימון; נוירומורפי טוב יותר להסקה בזמן אמת.

2. האם אני יכול לקנות את החומרה הזו? כן. אינטל מוכרת את מקל ה-USB "Kapoho Point" למפתחים.

3. למה זה עדיין לא המריא? זה דורש דרך חשיבה חדשה לגמרי (תכנות מבוסס אירועים) שמעט מפתחים שלטו בה.

4. האם זה רק למסחר? לא. זה משמש ברחפנים, רובוטיקה ותותבות. בכל מקום בו חיי הסוללה הם קריטיים.

5. מהן "מצלמות אירועים"? מצלמות המקליטות רק תנועה (שינויי פיקסלים) במקום פריימים מלאים. SNNs מעבדים נתונים אלה באופן טבעי. מושלם למעקב אחר תנועות טיקר.