Neuromorphic Computing: De Toekomst van Trading Bots 2026

Managementsamenvatting: Bitcoin-mining verbruikt te veel energie. AI-training verbruikt te veel energie. De oplossing is biologie. Neuromorphic Computing gebruikt "Spiking Neural Networks" (SNNs) om informatie te verwerken als een biologisch brein — alleen vurend wanneer nodig. Dit maakt "Groene HFT" bots mogelijk die aan de edge draaien.

---

1. Inleiding: De Von Neumann Flessehals

Traditionele computers scheiden Geheugen (RAM) en Verwerking (CPU). Het heen en weer sturen van data verbruikt 90% van de energie. Neuromorfe Chips voegen geheugen en verwerking samen, net als synapsen in je hersenen.

2. Kernanalyse: Spiking Neural Networks (SNNs)

2.1 ANN vs. SNN

• ANN (Standaard AI): Elk neuron vuurt elke milliseconde. (Continue Wiskunde).
• SNN (Neuromorfisch): Neuronen vuren alleen wanneer er een "Spike" (gebeurtenis) plaatsvindt.
• Trading Analogie: Een SNN-bot slaapt wanneer de markt vlak is. Hij wordt alleen wakker (vuurt) wanneer er een prijsverandering optreedt. Dit maakt hem waanzinnig efficiënt voor hoogfrequente data.

2.2 De Hardware: Intel Loihi 3 & IBM NorthPole

In 2026 kunnen we PCIe-kaarten met deze chips kopen. Een standaard NVIDIA H100 GPU verbruikt 700 Watt. Een Intel Loihi 3 verbruikt 2 Watt.

3. Technische Implementatie: Lava Framework

We gebruiken Intel's Lava bibliotheek om SNNs te programmeren.

# 2026 Neuromorfe Trading Logica
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# Definieer een 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
)

# Handelslogica
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # Nul energieverbruik

4. Uitdagingen & Risico's: Geen Backpropagation

Je kunt SNNs niet trainen met standaard Backpropagation (omdat spikes niet differentieerbaar zijn).

• Oplossing: We trainen een standaard ANN op een GPU en "converteren" deze vervolgens naar een SNN met behulp van een techniek genaamd ANN-to-SNN Conversion (Rate Coding).

5. Toekomstperspectief: Bots op Satellieten

Omdat SNNs zo weinig stroom verbruiken, kunnen ze draaien op Starlink Satellieten. Tegen 2027 zullen HFT-bedrijven SNN-bots direct in een baan om de aarde inzetten om 5ms van de latentie tussen New York en Londen af te snoepen (Lichtsnelheid in vacuüm > Lichtsnelheid in glasvezel).

6. Veelgestelde Vragen: Neuromorfe AI

1. Is het sneller dan een GPU? Qua latentie? Ja (microseconden). Qua doorvoer? Nee. GPU's zijn nog steeds beter voor training; Neuromorfisch is beter voor live inferentie.

2. Kan ik deze hardware kopen? Ja. Intel verkoopt de "Kapoho Point" USB-stick voor ontwikkelaars.

3. Waarom is dit nog niet doorgebroken? Het vereist een compleet nieuwe manier van denken (Event-Based Programming) die maar weinig ontwikkelaars beheersen.

4. Is het alleen voor trading? Nee. Het wordt gebruikt in drones, robotica en protheses. Overal waar batterijduur cruciaal is.

5. Wat zijn "Event Cameras"? Camera's die alleen beweging (pixelveranderingen) registreren in plaats van volledige frames. SNNs verwerken deze data native. Perfect voor het volgen van ticker tape bewegingen.