Nevromorfno računalništvo: Prihodnost trgovalnih botov 2026

Izvršni povzetek: Rudarjenje Bitcoina porabi preveč energije. Usposabljanje AI porabi preveč energije. Rešitev je biologija. Nevromorfno računalništvo uporablja "Spiking Neural Networks" (SNN) za obdelavo informacij kot biološki možgani—sprožijo se le, ko je to potrebno. To omogoča bote "Zeleni HFT", ki delujejo na robu.

---

1. Uvod: Von Neumannovo ozko grlo

Tradicionalni računalniki ločujejo Pomnilnik (RAM) in Obdelavo (CPU). Prenos podatkov sem in tja porabi 90 % energije. Nevromorfni čipi združujejo pomnilnik in obdelavo, tako kot sinapse v vaših možganih.

2. Osnovna analiza: Spiking Neural Networks (SNN)

2.1 ANN vs. SNN

• ANN (Standardni AI): Vsak nevron se sproži vsako milisekundo. (Zvezna matematika).
• SNN (Nevromorfni): Nevroni se sprožijo le, ko se zgodi "Konica" (dogodek).
• Trgovalna analogija: Bot SNN spi, ko je trg raven. Zbudi se (sproži) le, ko pride do spremembe cene. Zaradi tega je noro učinkovit za visokofrekvenčne podatke.

2.2 Strojna oprema: Intel Loihi 3 & IBM NorthPole

Leta 2026 lahko kupimo kartice PCIe s temi čipi. Standardni GPU NVIDIA H100 porabi 700 vatov. Intel Loihi 3 porabi 2 vata.

3. Tehnična izvedba: Okvir Lava

Za programiranje SNN-jev uporabljamo Intelovo knjižnico Lava.

# 2026 Neuromorphic Trading Logic
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# Define a 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
)

# Trade Logic
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # Zero energy consumption

4. Izzivi in tveganja: Brez povratnega razširjanja (Backpropagation)

SNN-jev ne morete usposabljati s standardnim povratnim razširjanjem (ker konice niso odvedljive).

• Rešitev: Standardni ANN usposobimo na GPU-ju, nato pa ga "pretvorimo" v SNN s tehniko, imenovano Pretvorba ANN-v-SNN (Rate Coding).

5. Prihodnji obeti: Boti na satelitih

Ker SNN-ji porabijo tako malo energije, lahko delujejo na Sateliti Starlink. Do leta 2027 bodo podjetja HFT namestila bote SNN neposredno v orbito, da bi zmanjšala latenco med New Yorkom in Londonom za 5 ms (Hitrost svetlobe v vakuumu > Hitrost svetlobe v optičnih vlaknih).

6. Pogosta vprašanja: Nevromorfni AI

1. Je hitrejši od GPU-ja? Glede latence? Da (mikrosekunde). Glede prepustnosti? Ne. GPU-ji so še vedno boljši za usposabljanje; Nevromorfni so boljši za sklepanje v živo.

2. Ali lahko kupim to strojno opremo? Da. Intel prodaja ključek USB "Kapoho Point" za razvijalce.

3. Zakaj to še ni vzletelo? Zahteva popolnoma nov način razmišljanja (Programiranje na podlagi dogodkov), ki ga je obvladalo le malo razvijalcev.

4. Je to samo za trgovanje? Ne. Uporablja se v dronih, robotiki in protetiki. Kjerkoli je življenjska doba baterije kritična.

5. Kaj so "Kamere dogodkov"? Kamere, ki beležijo le gibanje (spremembe pikslov) namesto celih okvirjev. SNN-ji te podatke obdelujejo domače. Popolno za sledenje gibanju borznih trakov.