論文の概要: On Foundation Models for Temporal Point Processes to Accelerate Scientific Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12640v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 15:33:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 21:19:14.994261
• Title: On Foundation Models for Temporal Point Processes to Accelerate Scientific Discovery
• Title（参考訳）: 科学的発見を加速する時間的点過程の基礎モデルについて
• Authors: David Berghaus, Patrick Seifner, Kostadin Cvejoski, Ramses J. Sanchez,
• Abstract要約: 医学から地震学まで、多くの科学分野は複雑なシステムを理解するために時間の経過とともに事象のシーケンスを分析することに依存している。 従来は、新しいデータセットごとにスクラッチから機械学習モデルを構築、トレーニングする必要がある。 ひとつの強力なモデルで、コンテキストにおけるイベントデータの基盤となるパターンを学習します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.279730418361997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many scientific fields, from medicine to seismology, rely on analyzing sequences of events over time to understand complex systems. Traditionally, machine learning models must be built and trained from scratch for each new dataset, which is a slow and costly process. We introduce a new approach: a single, powerful model that learns the underlying patterns of event data in context. We trained this "foundation model" on millions of simulated event sequences, teaching it a general-purpose understanding of how events can unfold. As a result, our model can analyze new scientific data instantly, without retraining, simply by looking at a few examples from the dataset. It can also be quickly fine-tuned for even higher accuracy. This approach makes sophisticated event analysis more accessible and accelerates the pace of scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 医学から地震学まで、多くの科学分野は複雑なシステムを理解するために時間の経過とともに事象のシーケンスを分析することに依存している。 従来、機械学習モデルは、新しいデータセットごとにスクラッチから構築およびトレーニングされなければならない。 ひとつの強力なモデルで、コンテキストにおけるイベントデータの基盤となるパターンを学習します。 私たちはこの“境界モデル”を、数百万のシミュレートされたイベントシーケンスでトレーニングし、イベントの展開方法の汎用的な理解を教えました。 その結果、データセットからいくつかの例を見るだけで、再学習することなく、新しい科学的データを即座に分析できることがわかった。 さらに高い精度で素早く微調整することもできる。 このアプローチにより、洗練されたイベント分析がよりアクセスしやすくなり、科学的な発見のペースが加速する。

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