Нейроморфні обчислення: майбутнє торгових ботів 2026

Резюме: Майнінг біткойна споживає занадто багато енергії. Навчання ШІ споживає занадто багато енергії. Рішення — біологія. Нейроморфні обчислення використовують «імпульсні нейронні мережі» (SNN) для обробки інформації подібно до біологічного мозку — активуючись лише за необхідності. Це дозволяє створювати ботів для «Зеленого HFT», що працюють на периферії (edge).

---

1. Вступ: Вузьке місце фон Неймана

Традиційні комп’ютери розділяють Пам’ять (RAM) та Обробку (CPU). Передача даних туди й назад споживає 90% енергії. Нейроморфні чипи об’єднують пам’ять та обробку, так само як синапси у вашому мозку.

2. Основний аналіз: Імпульсні нейронні мережі (SNN)

2.1 ANN проти SNN

• ANN (Стандартний ШІ): Кожен нейрон активується кожну мілісекунду. (Неперервна математика).
• SNN (Нейроморфний): Нейрони активуються лише тоді, коли виникає «Спайк» (подія).
• Торгова аналогія: Бот SNN спить, коли ринок спокійний. Він прокидається (активується) лише при зміні ціни. Це робить його неймовірно ефективним для високочастотних даних.

2.2 Обладнання: Intel Loihi 3 та IBM NorthPole

У 2026 році ми можемо купити PCIe-карти з цими чипами. Стандартний графічний процесор NVIDIA H100 споживає 700 Вт. Intel Loihi 3 споживає 2 Вт.

3. Технічна реалізація: Lava Framework

Ми використовуємо бібліотеку Intel Lava для програмування SNN.

# Логіка нейроморфної торгівлі 2026
import lava.lib.dl.slayer as slayer

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

# Торгова логіка
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # Нульове споживання енергії

4. Виклики та ризики: Немає зворотного поширення помилки

Ви не можете навчати SNN за допомогою стандартного зворотного поширення (тому що спайки недиференційовні).

• Рішення: Ми навчаємо стандартну ANN на GPU, а потім «конвертуємо» її в SNN за допомогою методу, що називається Конвертація ANN-в-SNN (Rate Coding).

5. Перспективи майбутнього: Боти на супутниках

Оскільки SNN споживають так мало енергії, вони можуть працювати на супутниках Starlink. До 2027 року HFT-фірми розгорнуть ботів SNN прямо на орбіті, щоб скоротити затримку між Нью-Йорком та Лондоном на 5 мс (Швидкість світла у вакуумі > Швидкість світла у оптоволокні).

6. Часті запитання: Нейроморфний ШІ

1. Це швидше, ніж GPU? За затримкою? Так (мікросекунди). За пропускною здатністю? Ні. GPU все ще кращі для навчання; Нейроморфні чипи кращі для живого виводу (inference).

2. Чи можу я купити це обладнання? Так. Intel продає USB-накопичувач «Kapoho Point» для розробників.

3. Чому це ще не злетіло? Це вимагає абсолютно нового способу мислення (подійно-орієнтоване програмування), яким оволоділи небагато розробників.

4. Це тільки для торгівлі? Ні. Це використовується в дронах, робототехніці та протезуванні. Скрізь, де критично важливий термін служби батареї.

5. Що таке «Подійні камери» (Event Cameras)? Камери, які записують лише рух (зміни пікселів), а не повні кадри. SNN обробляють ці дані нативно. Ідеально для відстеження рухів тікерної стрічки.