Fugu-MT 論文翻訳(概要): Are Time-Indexed Foundation Models the Future of Time Series Imputation?

論文の概要: Are Time-Indexed Foundation Models the Future of Time Series Imputation?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05980v1
Date: Sat, 08 Nov 2025 11:57:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.692659
Title: Are Time-Indexed Foundation Models the Future of Time Series Imputation?
Title（参考訳）: 時系列インプットモデルは時系列インプットの未来か?
Authors: Etienne Le Naour, Tahar Nabil, Adrien Petralia, Ghislain Agoua,
Abstract要約: TabPFN-TS と MoTM の2つのモデルは、タイムインデクシングされた基礎モデルのファミリーにそれらを配置する共通の哲学を共有している。本稿では,これらのモデルを用いたゼロショット計算のための大規模な実験的研究について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6999740786886536
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Foundation models for time series imputation remain largely unexplored. Recently, two such models, TabPFN-TS and MoTM, have emerged. These models share a common philosophy that places them within the family of time-indexed foundation models. This paper presents the first large-scale empirical study of these models for zero-shot imputation, which enables missing value recovery without retraining across a wide range of scenarios. We conduct extensive univariate experiments across 33 out-of-domain datasets (approximately 1.3M imputation windows) and evaluate their ability to integrate covariates at inference time to improve accuracy without fine-tuning. Our results demonstrate that time-indexed foundation models are a powerful and practical step toward achieving general-purpose, zero-shot imputation for real-world time series.
Abstract（参考訳）: 時系列計算のための基礎モデルは、ほとんど未解明のままである。最近、TabPFN-TSとMoTMという2つのモデルが登場した。これらのモデルは、タイムインデクシングされた基礎モデルのファミリーにそれらを配置する共通の哲学を共有している。本稿では,これらのモデルを用いたゼロショット計算のための大規模な実験的検討を行った。我々は、33のドメイン外のデータセット(約1.3Mインプットウィンドウ)にわたる広範な一変量実験を行い、推論時に共変量を統合する能力を評価し、微調整なしで精度を向上する。本研究は,実時間時系列の汎用的ゼロショット計算の実現に向けて,時系列ベースモデルが強力かつ実践的なステップであることを実証する。

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