IBM выпустила SOTA-модель для прогноза временных рядов

IBM опубликовала на Hugging Face новую модель Granite Time Series PatchTST-FM-r2 — предобученную модель для анализа и прогнозирования временных рядов с лицензией, разрешающей коммерческое использование. По словам разработчиков, модель построена на архитектуре PatchTST и показывает результаты на уровне лучших решений в отрасли (SOTA).

Такие модели называют foundation-моделями для временных рядов: одна предобученная сеть умеет прогнозировать самые разные показатели — продажи, спрос, остатки, денежный поток — без обучения с нуля под каждую задачу. Открытая коммерческая лицензия важна отдельно: компании и разработчики могут встраивать такую модель в свои продукты и сервисы, не согласовывая условия использования с IBM.

Проверьте, какие ряды данных копятся у вас в 1С, кассе или банке — выручка по дням, остатки на складе, платежи от клиентов — и используются ли они хоть для какого-то прогноза. Сравнение периодов и раннее обнаружение аномалий в 1Cifer работают по похожей логике: агент сам замечает отклонения в выручке или платежах, которые легко упустить вручную.