การประมวลผลแบบ Neuromorphic: อนาคตของบอทเทรด 2026

บทสรุปสำหรับผู้บริหาร: การขุด Bitcoin ใช้พลังงานมากเกินไป การฝึก AI ใช้พลังงานมากเกินไป ทางออกคือชีววิทยา การประมวลผลแบบ Neuromorphic ใช้ "Spiking Neural Networks" (SNN) เพื่อประมวลผลข้อมูลเหมือนสมองทางชีวภาพ โดยจะยิงสัญญาณเมื่อจำเป็นเท่านั้น สิ่งนี้ช่วยให้บอท "Green HFT" ทำงานที่ Edge ได้

---

1. บทนำ: คอขวดของ Von Neumann

คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมแยกหน่วยความจำ (RAM) และการประมวลผล (CPU) การส่งข้อมูลกลับไปกลับมาใช้พลังงาน 90% ชิป Neuromorphic รวมหน่วยความจำและการประมวลผลเข้าด้วยกัน เหมือนกับไซแนปส์ในสมองของคุณ

2. การวิเคราะห์หลัก: Spiking Neural Networks (SNN)

2.1 ANN กับ SNN

• ANN (AI มาตรฐาน): ทุกเซลล์ประสาทจะยิงสัญญาณทุกมิลลิวินาที (คณิตศาสตร์ต่อเนื่อง)
• SNN (Neuromorphic): เซลล์ประสาทจะยิงสัญญาณเฉพาะเมื่อเกิด "Spike" (เหตุการณ์) เท่านั้น
• การเปรียบเทียบการเทรด: บอท SNN จะหลับเมื่อตลาดนิ่ง มันจะตื่นขึ้น (ยิงสัญญาณ) เฉพาะเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงราคา สิ่งนี้ทำให้มีประสิทธิภาพอย่างเหลือเชื่อสำหรับข้อมูลความถี่สูง

2.2 ฮาร์ดแวร์: Intel Loihi 3 และ IBM NorthPole

ในปี 2026 เราสามารถซื้อการ์ด PCIe ที่มีชิปเหล่านี้ได้ NVIDIA H100 GPU มาตรฐานใช้พลังงาน 700 วัตต์ Intel Loihi 3 ใช้พลังงาน 2 วัตต์

3. การนำไปใช้ทางเทคนิค: Lava Framework

เราใช้ไลบรารี Lava ของ Intel เพื่อเขียนโปรแกรม SNN

# 2026 ตรรกะการเทรดแบบ Neuromorphic
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# กำหนด 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
)

# ตรรกะการเทรด
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # การใช้พลังงานเป็นศูนย์

4. ความท้าทายและความเสี่ยง: ไม่มี Backpropagation

คุณไม่สามารถฝึก SNN โดยใช้ Backpropagation มาตรฐานได้ (เนื่องจาก Spikes ไม่สามารถหาอนุพันธ์ได้)

• ทางแก้: เราฝึก ANN มาตรฐานบน GPU จากนั้น "แปลง" เป็น SNN โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า ANN-to-SNN Conversion (Rate Coding)

5. แนวโน้มในอนาคต: บอทบนดาวเทียม

เนื่องจาก SNN ใช้พลังงานน้อยมาก จึงสามารถทำงานบน ดาวเทียม Starlink ได้ ภายในปี 2027 บริษัท HFT จะปรับใช้บอท SNN โดยตรงในวงโคจรเพื่อลดความหน่วงเวลา 5ms ระหว่างนิวยอร์กและลอนดอน (ความเร็วแสงในสุญญากาศ > ความเร็วแสงในไฟเบอร์)

6. คำถามที่พบบ่อย: Neuromorphic AI

1. มันเร็วกว่า GPU หรือไม่? ในแง่ของความหน่วงเวลา? ใช่ (ไมโครวินาที) ในแง่ของปริมาณงาน? ไม่ GPU ยังคงดีกว่าสำหรับการฝึกอบรม Neuromorphic ดีกว่าสำหรับการอนุมานสด

2. ฉันสามารถซื้อฮาร์ดแวร์นี้ได้หรือไม่? ได้ Intel ขายแท่ง USB "Kapoho Point" สำหรับนักพัฒนา

3. ทำไมมันยังไม่ได้รับความนิยม? ต้องใช้วิธีคิดแบบใหม่ทั้งหมด (Event-Based Programming) ซึ่งมีนักพัฒนาเพียงไม่กี่คนที่เชี่ยวชาญ

4. มันมีไว้สำหรับการเทรดเท่านั้นหรือ? ไม่ ใช้ในโดรน หุ่นยนต์ และอวัยวะเทียม ทุกที่ที่อายุการใช้งานแบตเตอรี่มีความสำคัญ

5. "กล้องเหตุการณ์" (Event Cameras) คืออะไร? กล้องที่บันทึกเฉพาะ การเคลื่อนไหว (การเปลี่ยนแปลงพิกเซล) แทนที่จะเป็นเฟรมเต็ม SNN ประมวลผลข้อมูลนี้โดยกำเนิด เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการติดตามการเคลื่อนไหวของทิกเกอร์เทป