نیورومورفیک کمپیوٹنگ: ٹریڈنگ بوٹس کا مستقبل 2026

ایگزیکٹو خلاصہ: بٹ کوائن مائننگ بہت زیادہ توانائی استعمال کرتی ہے۔ AI ٹریننگ بہت زیادہ توانائی استعمال کرتی ہے۔ اس کا حل حیاتیات ہے۔ نیورومورفیک کمپیوٹنگ معلومات کو حیاتیاتی دماغ کی طرح پروسیس کرنے کے لیے "اسپائکنگ نیورل نیٹ ورکس" (SNN) کا استعمال کرتی ہے — صرف ضرورت پڑنے پر فائر کرتی ہے۔ یہ "گرین HFT" بوٹس کو ایج (edge) پر چلانے کی اجازت دیتا ہے۔

---

1. تعارف: وون نیومن رکاوٹ

روایتی کمپیوٹر میموری (RAM) اور پروسیسنگ (CPU) کو الگ کرتے ہیں۔ ڈیٹا کو آگے پیچھے منتقل کرنے میں 90% توانائی خرچ ہوتی ہے۔ نیورومورفیک چپس میموری اور پروسیسنگ کو ضم کرتی ہیں، بالکل آپ کے دماغ میں موجود Synapses کی طرح۔

2. بنیادی تجزیہ: اسپائکنگ نیورل نیٹ ورکس (SNN)

2.1 ANN بمقابلہ SNN

• ANN (معیاری AI): ہر نیورون ہر ملی سیکنڈ میں فائر کرتا ہے۔ (مسلسل ریاضی)۔
• SNN (نیورومورفیک): نیورونز صرف تب فائر کرتے ہیں جب کوئی "اسپائک" (واقعہ) ہوتا ہے۔
• ٹریڈنگ کی مثال: ایک SNN بوٹ اس وقت سوتا ہے جب مارکیٹ فلیٹ ہوتی ہے۔ یہ صرف تب جاگتا ہے (فائر کرتا ہے) جب قیمت میں تبدیلی ہوتی ہے۔ یہ اسے ہائی فریکوئنسی ڈیٹا کے لیے ناقابل یقین حد تک موثر بناتا ہے۔

2.2 ہارڈ ویئر: Intel Loihi 3 اور IBM NorthPole

2026 میں، ہم ان چپس کے ساتھ PCIe کارڈز خرید سکتے ہیں۔ ایک معیاری NVIDIA H100 GPU 700 واٹ استعمال کرتا ہے۔ ایک Intel Loihi 3 صرف 2 واٹ استعمال کرتا ہے۔

3. تکنیکی نفاذ: Lava فریم ورک

ہم SNN کو پروگرام کرنے کے لیے Intel کی Lava لائبریری کا استعمال کرتے ہیں۔

# 2026 نیورومورفیک ٹریڈنگ لاجک
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# اسپائکنگ نیورون کی وضاحت کریں
block = slayer.block.cuba.Dense(
    neuron_params={
        'threshold': 1.0,
        'current_decay': 0.25,
        'voltage_decay': 0.03
    },
    weight_scale=2,
    count_log=True
)

# ٹریڈنگ لاجک
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # صفر توانائی کی کھپت

4. چیلنجز اور خطرات: کوئی بیک پروپیگیشن نہیں

آپ معیاری بیک پروپیگیشن کا استعمال کرتے ہوئے SNN کو تربیت نہیں دے سکتے (کیونکہ اسپائکس تفریق پذیر نہیں ہیں)۔

• حل: ہم GPU پر ایک معیاری ANN کو تربیت دیتے ہیں، پھر اسے ANN-to-SNN کنورژن (ریٹ کوڈنگ) نامی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے SNN میں "تبدیل" کرتے ہیں۔

5. مستقبل کا منظرنامہ: سیٹلائٹس پر بوٹس

چونکہ SNN بہت کم بجلی استعمال کرتے ہیں، اس لیے وہ اسٹار لنک سیٹلائٹس پر چل سکتے ہیں۔ 2027 تک، HFT فرمیں نیویارک اور لندن کے درمیان تاخیر (latency) میں 5ms کی کمی کرنے کے لیے براہ راست مدار میں SNN بوٹس تعینات کریں گی (خلا میں روشنی کی رفتار > فائبر میں روشنی کی رفتار)۔

6. اکثر پوچھے گئے سوالات: نیورومورفیک AI

1. کیا یہ GPU سے تیز ہے؟ تاخیر (latency) کے لحاظ سے؟ ہاں (مائیکرو سیکنڈز)۔ تھرو پٹ کے لحاظ سے؟ نہیں۔ GPUs اب بھی تربیت کے لیے بہتر ہیں؛ نیورومورفیک لائیو اندازے (inference) کے لیے بہتر ہے۔

2. کیا میں یہ ہارڈ ویئر خرید سکتا ہوں؟ ہاں۔ Intel ڈویلپرز کے لیے "Kapoho Point" USB اسٹک فروخت کرتا ہے۔

3. یہ ابھی تک مقبول کیوں نہیں ہوا؟ اس کے لیے سوچنے کے بالکل نئے انداز (Event-Based Programming) کی ضرورت ہے جس میں بہت کم ڈویلپرز نے مہارت حاصل کی ہے۔

4. کیا یہ صرف ٹریڈنگ کے لیے ہے؟ نہیں۔ یہ ڈرونز، روبوٹکس اور مصنوعی اعضاء میں استعمال ہوتا ہے۔ کہیں بھی جہاں بیٹری کی زندگی اہم ہے۔

5. "ایونٹ کیمرے" (Event Cameras) کیا ہیں؟ وہ کیمرے جو مکمل فریموں کے بجائے صرف حرکت (پکسل کی تبدیلیوں) کو ریکارڈ کرتے ہیں۔ SNN اس ڈیٹا کو مقامی طور پر پروسیس کرتے ہیں۔ ٹکر ٹیپ کی نقل و حرکت کو ٹریک کرنے کے لیے بہترین۔