TimeSAE: Sparse Decoding für verlässliche Erklärungen von Black-Box-Zeitreihen Mit dem raschen Aufstieg von Black‑Box‑Modellen und vortrainierten Netzwerken in der Zeitreihenanalyse wird das Verständnis ihrer Vorhersagen immer wichtiger – besonders in Bereichen, in denen Interpretierbarkeit und Vertrauen entscheidend sind. Viele existierende Erklärungsansätze funktionieren jedoch nur innerhalb der Trainingsverteilung und verlieren ihre Aussagekraft bei Ausreißern oder neuen Daten. TimeSAE, ein neues Framewo