Neuromorfno računalstvo: Budućnost botova za trgovanje 2026

Izvršni sažetak: Bitcoin rudarenje koristi previše energije. AI trening koristi previše energije. Rješenje je biologija. Neuromorfno računalstvo koristi "Spiking Neural Networks" (SNN) za obradu informacija poput biološkog mozga—ispaljujući impulse samo kada je to potrebno. To omogućuje "Zelene HFT" botove koji rade na rubu (edge).

---

1. Uvod: Von Neumannovo usko grlo

Tradicionalna računala odvajaju memoriju (RAM) i obradu (CPU). Prijenos podataka tamo i natrag troši 90% energije. Neuromorfni čipovi spajaju memoriju i obradu, baš kao sinapse u vašem mozgu.

2. Analiza jezgre: Spiking Neural Networks (SNN)

2.1 ANN vs. SNN

• ANN (Standardni AI): Svaki neuron ispaljuje svake milisekunde. (Kontinuirana matematika).
• SNN (Neuromorfni): Neuroni ispaljuju samo kada se dogodi "Šiljak" (događaj).
• Trgovačka analogija: SNN bot spava kada je tržište ravno. Budi se (ispaljuje) samo kada se dogodi promjena cijene (tik). To ga čini ludo učinkovitim za visokofrekventne podatke.

2.2 Hardver: Intel Loihi 3 & IBM NorthPole

U 2026. možemo kupiti PCIe kartice s ovim čipovima. Standardni NVIDIA H100 GPU troši 700 Watta. Intel Loihi 3 troši 2 Watta.

3. Tehnička implementacija: Lava Framework

Koristimo Intelovu biblioteku Lava za programiranje SNN-ova.

# 2026 Neuromorfna logika trgovanja
import lava.lib.dl.slayer as slayer

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

# Logika trgovine
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # Potrošnja energije nula

4. Izazovi i rizici: Nema Backpropagationa

Ne možete trenirati SNN-ove koristeći standardni Backpropagation (jer impulsi nisu diferencijabilni).

• Rješenje: Treniramo standardni ANN na GPU-u, a zatim ga "pretvaramo" u SNN koristeći tehniku zvanu Konverzija ANN-u-SNN (Rate Coding).

5. Budući izgledi: Botovi na satelitima

Budući da SNN-ovi koriste tako malo energije, mogu raditi na Starlink satelitima. Do 2027., HFT tvrtke će postavljati SNN botove izravno u orbitu kako bi uštedjele 5ms latencije između New Yorka i Londona (Brzina svjetlosti u vakuumu > Brzina svjetlosti u optičkom vlaknu).

6. Često postavljana pitanja: Neuromorfni AI

1. Je li brži od GPU-a? Što se tiče latencije? Da (mikrosekunde). Što se tiče propusnosti? Ne. GPU-ovi su i dalje bolji za trening; Neuromorfni čipovi su bolji za zaključivanje uživo.

2. Mogu li kupiti ovaj hardver? Da. Intel prodaje "Kapoho Point" USB stick za programere.

3. Zašto ovo još nije zaživjelo? Zahtijeva potpuno novi način razmišljanja (Programiranje temeljeno na događajima) koji je savladalo malo programera.

4. Je li to samo za trgovanje? Ne. Koristi se u dronovima, robotici i protetici. Gdje god je trajanje baterije ključno.

5. Što su "Kamere događaja" (Event Cameras)? Kamere koje snimaju samo kretanje (promjene piksela), a ne pune okvire. SNN-ovi obrađuju te podatke izvorno. Savršeno za praćenje kretanja burzovnih traka.