ნეირომორფული გამოთვლები: სავაჭრო ბოტების მომავალი 2026

აღმასრულებელი რეზიუმე: ბიტკოინის მაინინგი ზედმეტად დიდ ენერგიას მოიხმარს. AI ტრენინგი ზედმეტად დიდ ენერგიას მოიხმარს. გამოსავალი ბიოლოგიაშია. ნეირომორფული გამოთვლები იყენებს "სპაიკინგ ნეირონულ ქსელებს" (SNN) ინფორმაციის დასამუშავებლად ბიოლოგიური ტვინის მსგავსად — აქტიურდება მხოლოდ საჭიროების შემთხვევაში. ეს შესაძლებელს ხდის "მწვანე HFT" ბოტებს, რომლებიც მუშაობენ ზღვარზე (edge).

---

1. შესავალი: ფონ ნეიმანის ბოტლნეკი

ტრადიციული კომპიუტერები განაცალკევებენ მეხსიერებას (RAM) და დამუშავებას (CPU). მონაცემების წინ და უკან გადატანა ენერგიის 90%-ს მოიხმარს. ნეირომორფული ჩიპები აერთიანებენ მეხსიერებას და დამუშავებას, ზუსტად ისე, როგორც სინაფსები თქვენს ტვინში.

2. ძირითადი ანალიზი: სპაიკინგ ნეირონული ქსელები (SNN)

2.1 ANN vs. SNN

• ANN (სტანდარტული AI): თითოეული ნეირონი აქტიურდება ყოველ მილიწამში. (უწყვეტი მათემატიკა).
• SNN (ნეირომორფული): ნეირონები აქტიურდება მხოლოდ მაშინ, როდესაც ხდება "სპაიკი" (მოვლენა).
• სავაჭრო ანალოგია: SNN ბოტს სძინავს, როდესაც ბაზარი სტაბილურია. ის იღვიძებს (აქტიურდება) მხოლოდ ფასის ცვლილების შემთხვევაში. ეს მას წარმოუდგენლად ეფექტურს ხდის მაღალი სიხშირის მონაცემებისთვის.

2.2 აპარატურა: Intel Loihi 3 & IBM NorthPole

2026 წელს ჩვენ შეგვიძლია ვიყიდოთ PCIe ბარათები ამ ჩიპებით. სტანდარტული NVIDIA H100 GPU მოიხმარს 700 ვატს. Intel Loihi 3 მოიხმარს 2 ვატს.

3. ტექნიკური იმპლემენტაცია: Lava Framework

ჩვენ ვიყენებთ Intel-ის Lava ბიბლიოთეკას SNN-ების დასაპროგრამებლად.

# 2026 ნეირომორფული სავაჭრო ლოგიკა
import lava.lib.dl.slayer as slayer

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

# სავაჭრო ლოგიკა
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # ნულოვანი ენერგიის მოხმარება

4. გამოწვევები და რისკები: უკუგავრცელების (Backpropagation) გარეშე

თქვენ არ შეგიძლიათ SNN-ების გაწვრთნა სტანდარტული უკუგავრცელების გამოყენებით (რადგან სპაიკები არ არის დიფერენცირებადი).

• გადაწყვეტა: ჩვენ ვწვრთნით სტანდარტულ ANN-ს GPU-ზე, შემდეგ "გარდავქმნით" მას SNN-ად ტექნიკის გამოყენებით, რომელსაც ეწოდება ANN-to-SNN კონვერტაცია (Rate Coding).

5. სამომავლო პერსპექტივა: ბოტები თანამგზავრებზე

რადგან SNN-ები იყენებენ ძალიან ცოტა ენერგიას, მათ შეუძლიათ იმუშაონ Starlink-ის თანამგზავრებზე. 2027 წლისთვის, HFT ფირმები განათავსებენ SNN ბოტებს პირდაპირ ორბიტაზე, რათა შეამცირონ 5მწ დაყოვნება ნიუ-იორკსა და ლონდონს შორის (სინათლის სიჩქარე ვაკუუმში > სინათლის სიჩქარე ოპტიკურ ბოჭკოში).

6. ხშირად დასმული კითხვები: ნეირომორფული AI

1. არის თუ არა ეს GPU-ზე უფრო სწრაფი? დაყოვნების (latency) მხრივ? დიახ (მიკროწამები). გამტარუნარიანობის (throughput) მხრივ? არა. GPU-ები ჯერ კიდევ უკეთესია ტრენინგისთვის; ნეირომორფული უკეთესია ლაივ დასკვნებისთვის (inference).

2. შემიძლია ვიყიდო ეს აპარატურა? დიახ. Intel ყიდის "Kapoho Point" USB სტიკს დეველოპერებისთვის.

3. რატომ არ გახდა ეს ჯერ პოპულარული? ეს მოითხოვს აზროვნების სრულიად ახალ გზას (მოვლენებზე დაფუძნებული პროგრამირება), რომელსაც ცოტა დეველოპერი ფლობს.

4. ეს მხოლოდ ვაჭრობისთვისაა? არა. ის გამოიყენება დრონებში, რობოტიკაში და პროთეზირებაში. ყველგან, სადაც ბატარეის ხანგრძლივობა კრიტიკულია.

5. რა არის "მოვლენის კამერები" (Event Cameras)? კამერები, რომლებიც იწერენ მხოლოდ მოძრაობას (პიქსელების ცვლილებებს) სრული კადრების ნაცვლად. SNN-ები ამუშავებენ ამ მონაცემებს ნატიურ რეჟიმში. იდეალურია ტიკერის ლენტის მოძრაობების თვალყურის დევნებისთვის.