IBM представила Granite Timeseries Ensemble — решение, объединяющее четыре архитектуры моделей Granite для прогнозирования временных рядов. Система позволяет получать медианные и квантильные прогнозы без необходимости выбора конкретной модели или дообучения. В состав ансамбля входят модели, основанные на архитектурах PatchTST-FM-r1, PatchTST-FM-r2, FlowState и Tiny Time Mixers. Пользователям доступны два метода агрегации: вероятностный (Probabilistic Ensemble) с равными весами и метод на основе межквартильного размаха (IQR Ensemble), который отдает предпочтение более уверенным прогнозам. Согласно результатам тестирования на наборе данных GIFT-Eval, ансамблевый подход демонстрирует высокую устойчивость и конкурентоспособные показатели точности по сравнению с отдельными моделями. Разработчики отмечают, что использование ансамбля увеличивает время вывода и потребление памяти, так как система загружает четыре контрольные точки моделей. Также подчеркивается, что метод не гарантирует калибровку при изменении распределения данных, поэтому требует мониторинга после развертывания.