Komputasi Neuromorfik: Masa Depan Bot Perdagangan 2026

Ringkasan Eksekutif: Penambangan Bitcoin menggunakan terlalu banyak energi. Pelatihan AI menggunakan terlalu banyak energi. Solusinya adalah biologi. Komputasi Neuromorfik menggunakan "Spiking Neural Networks" (SNN) untuk memproses informasi seperti otak biologis — hanya menembak jika diperlukan. Hal ini memungkinkan bot "HFT Hijau" yang berjalan di edge.

---

1. Pendahuluan: Kemacetan Von Neumann

Komputer tradisional memisahkan Memori (RAM) dan Pemrosesan (CPU). Memindahkan data bolak-balik menghabiskan 90% energi. Chip Neuromorfik menggabungkan memori dan pemrosesan, seperti sinapsis di otak Anda.

2. Analisis Inti: Spiking Neural Networks (SNN)

2.1 ANN vs. SNN

• ANN (AI Standar): Setiap neuron menembak setiap milidetik. (Matematika Berkelanjutan).
• SNN (Neuromorfik): Neuron hanya menembak ketika "Spike" (peristiwa) terjadi.
• Analogi Perdagangan: Bot SNN tidur ketika pasar datar. Ia hanya bangun (menembak) ketika perubahan harga terjadi. Ini membuatnya sangat efisien untuk data frekuensi tinggi.

2.2 Perangkat Keras: Intel Loihi 3 & IBM NorthPole

Pada tahun 2026, kita dapat membeli kartu PCIe dengan chip ini. GPU NVIDIA H100 standar mengonsumsi 700 Watt. Intel Loihi 3 mengonsumsi 2 Watt.

3. Implementasi Teknis: Kerangka Kerja Lava

Kami menggunakan perpustakaan Lava Intel untuk memprogram SNN.

# Logika Perdagangan Neuromorfik 2026
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# Tentukan Spiking 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 Perdagangan
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # Konsumsi energi nol

4. Tantangan & Risiko: Tidak Ada Backpropagation

Anda tidak dapat melatih SNN menggunakan Backpropagation standar (karena spike tidak dapat didiferensiasikan).

• Solusi: Kami melatih ANN standar pada GPU, lalu "mengonversinya" menjadi SNN menggunakan teknik yang disebut Konversi ANN-ke-SNN (Rate Coding).

5. Pandangan Masa Depan: Bot di Satelit

Karena SNN menggunakan daya yang sangat sedikit, mereka dapat berjalan di Satelit Starlink. Pada tahun 2027, perusahaan HFT akan menyebarkan bot SNN langsung di orbit untuk memangkas 5ms dari latensi antara New York dan London (Kecepatan cahaya dalam ruang hampa > Kecepatan cahaya dalam serat).

6. FAQ: AI Neuromorfik

1. Apakah lebih cepat dari GPU? Secara latensi? Ya (mikrodetik). Secara throughput? Tidak. GPU masih lebih baik untuk pelatihan; Neuromorfik lebih baik untuk inferensi langsung.

2. Bisakah saya membeli perangkat keras ini? Ya. Intel menjual stik USB "Kapoho Point" untuk pengembang.

3. Mengapa ini belum lepas landas? Ini membutuhkan cara berpikir yang benar-benar baru (Pemrograman Berbasis Peristiwa) yang hanya dikuasai oleh sedikit pengembang.

4. Apakah hanya untuk perdagangan? Tidak. Ini digunakan dalam drone, robotika, dan prostetik. Di mana pun masa pakai baterai sangat penting.

5. Apa itu "Kamera Peristiwa"? Kamera yang hanya merekam gerakan (perubahan piksel) alih-alih bingkai penuh. SNN memproses data ini secara asli. Sempurna untuk melacak pergerakan pita ticker.