Neuromorfické výpočty: Budúcnosť obchodných botov 2026

Výkonný súhrn: Ťažba Bitcoinu spotrebúva príliš veľa energie. Trénovanie AI spotrebúva príliš veľa energie. Riešením je biológia. Neuromorfické výpočty používajú "Spiking Neural Networks" (SNN) na spracovanie informácií ako biologický mozog—odpaľujú iba vtedy, keď je to potrebné. To umožňuje "Zelené HFT" boty, ktoré bežia na okraji (edge).

---

1. Úvod: Von Neumannovo hrdlo fľaše

Tradičné počítače oddeľujú Pamäť (RAM) a Spracovanie (CPU). Presúvanie dát tam a späť spotrebuje 90 % energie. Neuromorfické čipy spájajú pamäť a spracovanie, rovnako ako synapsie vo vašom mozgu.

2. Analýza jadra: Spiking Neural Networks (SNN)

2.1 ANN vs. SNN

• ANN (Štandardné AI): Každý neurón páli každú milisekundu. (Spojitá matematika).
• SNN (Neuromorfické): Neuróny pália iba vtedy, keď nastane "Spike" (udalosť).
• Analógia obchodovania: SNN bot spí, keď je trh plochý. Zobudí sa (vypáli) len vtedy, keď nastane cenový tik. Vďaka tomu je šialene efektívny pre vysokofrekvenčné dáta.

2.2 Hardvér: Intel Loihi 3 a IBM NorthPole

V roku 2026 si môžeme kúpiť PCIe karty s týmito čipmi. Štandardná GPU NVIDIA H100 spotrebuje 700 Wattov. Intel Loihi 3 spotrebuje 2 Watty.

3. Technická implementácia: Framework Lava

Používame knižnicu Intelu Lava na programovanie SNN.

# 2026 Neuromorfická obchodná logika
import lava.lib.dl.slayer as slayer

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

# Obchodná logika
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # Nulová spotreba energie

4. Výzvy a riziká: Žiadna spätná propagácia

SNN nemôžete trénovať pomocou štandardnej Spätnej propagácie (pretože spiky sú nediferencovateľné).

• Riešenie: Trénujeme štandardnú ANN na GPU, potom ju "konvertujeme" na SNN pomocou techniky zvanej Konverzia ANN-na-SNN (Rate Coding).

5. Výhľad do budúcnosti: Boti na satelitoch

Pretože SNN používajú tak málo energie, môžu bežať na Satelitoch Starlink. Do roku 2027 nasadia firmy HFT SNN botov priamo na obežnú dráhu, aby orezali 5 ms z latencie medzi New Yorkom a Londýnom (Rýchlosť svetla vo vákuu > Rýchlosť svetla vo vlákne).

6. Často kladené otázky: Neuromorfická AI

1. Je to rýchlejšie ako GPU? Z hľadiska latencie? Áno (mikrosekundy). Z hľadiska priepustnosti? Nie. GPU sú stále lepšie na tréning; Neuromorfické sú lepšie na živú inferenciu.

2. Môžem si tento hardvér kúpiť? Áno. Intel predáva USB kľúč "Kapoho Point" pre vývojárov.

3. Prečo sa to ešte neuchytilo? Vyžaduje si to úplne nový spôsob myslenia (Programovanie založené na udalostiach), ktorý zvládlo len málo vývojárov.

4. Je to len na obchodovanie? Nie. Používa sa v dronoch, robotike a protetike. Kdekoľvek je kritická výdrž batérie.

5. Čo sú "Kamery udalostí" (Event Cameras)? Kamery, ktoré zaznamenávajú iba pohyb (zmeny pixelov) namiesto plných snímok. SNN spracovávajú tieto dáta natívne. Ideálne na sledovanie pohybov ticker pásky.