OATS: Online‑Datenaugmentation steigert Leistung von Zeitreihen‑Foundation‑Modellen

Ein neues Verfahren namens OATS (Online Data Augmentation for Time Series Foundation Models) verspricht, die Leistungsfähigkeit von Zeitreihen‑Foundation‑Modellen (TSFMs) deutlich zu erhöhen. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen, die meist auf statischen Heuristiken basieren, erzeugt OATS synthetische Daten, die speziell auf die jeweiligen Trainingsphasen abgestimmt sind.

OATS nutzt wertvolle Trainingsbeispiele als Leitfaden und generiert dynamisch hochwertige synthetische Zeitreihen, die an diese Beispiele angepasst sind. Durch einen auf Diffusion basierenden Rahmen und einen Explore‑Exploit‑Mechanismus wird die Balance zwischen Effizienz und Wirksamkeit optimiert.

In umfangreichen Experimenten über sechs Validierungsdatensätze und zwei TSFM‑Architekturen zeigte OATS konsequente Verbesserungen gegenüber herkömmlichem Training und statischen Augmentierungsstrategien. Der Quellcode ist öffentlich auf GitHub verfügbar.