न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग: ट्रेडिंग बॉट्स का भविष्य 2026

कार्यकारी सारांश: बिटकॉइन माइनिंग बहुत अधिक ऊर्जा की खपत करता है। AI प्रशिक्षण बहुत अधिक ऊर्जा की खपत करता है। इसका समाधान जीव विज्ञान है। न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग जानकारी को जैविक मस्तिष्क की तरह संसाधित करने के लिए "स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क" (SNN) का उपयोग करता है — केवल आवश्यक होने पर सक्रिय होता है। यह "ग्रीन HFT" बॉट्स को किनारे (edge) पर चलाने की अनुमति देता है।

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1. परिचय: वॉन न्यूमैन बाधा

पारंपरिक कंप्यूटर मेमोरी (RAM) और प्रोसेसिंग (CPU) को अलग करते हैं। डेटा को आगे-पीछे ले जाने में 90% ऊर्जा की खपत होती है। न्यूरोमॉर्फिक चिप्स मेमोरी और प्रोसेसिंग को मिलाते हैं, ठीक आपके मस्तिष्क में सिनैप्स की तरह।

2. मुख्य विश्लेषण: स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (SNN)

2.1 ANN बनाम SNN

• ANN (मानक AI): प्रत्येक न्यूरॉन हर मिलीसेकंड में फायर करता है। (सतत गणित)।
• SNN (न्यूरोमॉर्फिक): न्यूरॉन्स केवल तभी फायर करते हैं जब कोई "स्पाइक" (घटना) होती है।
• ट्रेडिंग सादृश्य: एक SNN बॉट तब सोता है जब बाजार सपाट होता है। यह केवल तभी जागता है (फायर करता है) जब कोई मूल्य परिवर्तन होता है। यह इसे उच्च-आवृत्ति डेटा के लिए अविश्वसनीय रूप से कुशल बनाता है।

2.2 हार्डवेयर: Intel Loihi 3 और IBM NorthPole

2026 में, हम इन चिप्स के साथ PCIe कार्ड खरीद सकते हैं। एक मानक NVIDIA H100 GPU 700 वाट की खपत करता है। एक Intel Loihi 3 2 वाट की खपत करता है।

3. तकनीकी कार्यान्वयन: Lava फ्रेमवर्क

हम SNN को प्रोग्राम करने के लिए Intel की Lava लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं।

# 2026 न्यूरोमॉर्फिक ट्रेडिंग लॉजिक
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# स्पाइकिंग न्यूरॉन को परिभाषित करें
block = slayer.block.cuba.Dense(
    neuron_params={
        'threshold': 1.0,
        'current_decay': 0.25,
        'voltage_decay': 0.03
    },
    weight_scale=2,
    count_log=True
)

# ट्रेडिंग लॉजिक
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # शून्य ऊर्जा खपत

4. चुनौतियाँ और जोखिम: कोई बैकप्रॉपैगेशन नहीं

आप मानक बैकप्रॉपैगेशन का उपयोग करके SNN को प्रशिक्षित नहीं कर सकते (क्योंकि स्पाइक्स अवकलनीय नहीं हैं)।

• समाधान: हम GPU पर एक मानक ANN को प्रशिक्षित करते हैं, फिर ANN-to-SNN कनवर्ज़न (रेट कोडिंग) नामक तकनीक का उपयोग करके इसे SNN में "कन्वर्ट" करते हैं।

5. भविष्य का दृष्टिकोण: उपग्रहों पर बॉट्स

चूंकि SNN इतनी कम शक्ति का उपयोग करते हैं, वे स्टारलिंक उपग्रहों पर चल सकते हैं। 2027 तक, HFT फर्म न्यूयॉर्क और लंदन के बीच विलंबता में 5ms की कटौती करने के लिए सीधे कक्षा में SNN बॉट्स तैनात करेंगी (निर्वात में प्रकाश की गति > फाइबर में प्रकाश की गति)।

6. अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न: न्यूरोमॉर्फिक AI

1. क्या यह GPU से तेज़ है? विलंबता के मामले में? हाँ (माइक्रोसेकंड)। थ्रूपुट के मामले में? नहीं। GPU अभी भी प्रशिक्षण के लिए बेहतर हैं; न्यूरोमॉर्फिक लाइव अनुमान के लिए बेहतर है।

2. क्या मैं यह हार्डवेयर खरीद सकता हूँ? हाँ। Intel डेवलपर्स के लिए "Kapoho Point" USB स्टिक बेचता है।

3. इसने अभी तक उड़ान क्यों नहीं भरी है? इसके लिए सोचने के बिल्कुल नए तरीके (इवेंट-आधारित प्रोग्रामिंग) की आवश्यकता होती है जिसमें बहुत कम डेवलपर्स ने महारत हासिल की है।

4. क्या यह केवल ट्रेडिंग के लिए है? नहीं। इसका उपयोग ड्रोन, रोबोटिक्स और प्रोस्थेटिक्स में किया जाता है। कहीं भी जहां बैटरी जीवन महत्वपूर्ण है।

5. "इवेंट कैमरा" क्या हैं? वे कैमरे जो पूर्ण फ़्रेम के बजाय केवल गति (पिक्सेल परिवर्तन) रिकॉर्ड करते हैं। SNN इस डेटा को मूल रूप से संसाधित करते हैं। टिकर टेप की गतिविधियों पर नज़र रखने के लिए बिल्कुल सही।