Obliczenia Neuromorficzne: Przyszłość Botów Handlowych 2026

Streszczenie: Kopanie Bitcoina zużywa zbyt dużo energii. Trenowanie AI zużywa zbyt dużo energii. Rozwiązaniem jest biologia. Obliczenia Neuromorficzne wykorzystują „Impulsowe Sieci Neuronowe” (SNN) do przetwarzania informacji jak biologiczny mózg — „strzelając” tylko wtedy, gdy jest to konieczne. Pozwala to na tworzenie botów „Green HFT” działających na krawędzi sieci (edge).

---

1. Wstęp: Wąskie Gardło von Neumanna

Tradycyjne komputery oddzielają Pamięć (RAM) i Przetwarzanie (CPU). Przesyłanie danych tam i z powrotem zużywa 90% energii. Chipy Neuromorficzne łączą pamięć i przetwarzanie, tak jak synapsy w twoim mózgu.

2. Główna Analiza: Impulsowe Sieci Neuronowe (SNN)

2.1 ANN vs. SNN

• ANN (Standardowe AI): Każdy neuron aktywuje się co milisekundę. (Matematyka Ciągła).
• SNN (Neuromorficzne): Neurony aktywują się tylko wtedy, gdy wystąpi „Impuls” (zdarzenie).
• Analogia Handlowa: Bot SNN śpi, gdy rynek jest płaski. Budzi się (aktywuje) tylko wtedy, gdy nastąpi zmiana ceny. To sprawia, że jest niesamowicie wydajny dla danych o wysokiej częstotliwości.

2.2 Sprzęt: Intel Loihi 3 i IBM NorthPole

W 2026 roku możemy kupić karty PCIe z tymi chipami. Standardowe GPU NVIDIA H100 zużywa 700 Watów. Intel Loihi 3 zużywa 2 Waty.

3. Implementacja Techniczna: Framework Lava

Używamy biblioteki Lava od Intela do programowania SNN.

# Logika Handlu Neuromorficznego 2026
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# Zdefiniuj Neuron Impulsowy
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 Handlowa
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # Zerowe zużycie energii

4. Wyzwania i Ryzyka: Brak Propagacji Wstecznej

Nie można trenować SNN przy użyciu standardowej propagacji wstecznej (ponieważ impulsy nie są różniczkowalne).

• Rozwiązanie: Trenujemy standardową ANN na GPU, a następnie „konwertujemy” ją na SNN za pomocą techniki zwanej Konwersją ANN-do-SNN (Kodowanie Częstości).

5. Perspektywy Przyszłości: Boty na Satelitach

Ponieważ SNN zużywają tak mało energii, mogą działać na Satelitach Starlink. Do 2027 roku firmy HFT będą wdrażać boty SNN bezpośrednio na orbicie, aby odciąć 5 ms opóźnienia między Nowym Jorkiem a Londynem (Prędkość światła w próżni > Prędkość światła w światłowodzie).

6. FAQ: AI Neuromorficzne

1. Czy to szybsze niż GPU? Jeśli chodzi o opóźnienia? Tak (mikrosekundy). Jeśli chodzi o przepustowość? Nie. GPU są nadal lepsze do treningu; Neuromorficzne są lepsze do wnioskowania na żywo.

2. Czy mogę kupić ten sprzęt? Tak. Intel sprzedaje pamięć USB „Kapoho Point” dla deweloperów.

3. Dlaczego to jeszcze nie wystartowało? Wymaga to zupełnie nowego sposobu myślenia (Programowanie Sterowane Zdarzeniami), który opanowało niewielu programistów.

4. Czy to tylko do handlu? Nie. Jest używane w dronach, robotyce i protezach. Wszędzie tam, gdzie żywotność baterii jest kluczowa.

5. Czym są „Kamery Zdarzeń”? Kamery, które rejestrują tylko ruch (zmiany pikseli), a nie pełne klatki. SNN przetwarzają te dane natywnie. Idealne do śledzenia ruchów taśmy giełdowej.