구글이 과거 한 가지 수치만 보던 시계열 AI를 넘어, 날씨·프로모션·관련 상품 등 여러 변수를 함께 보고 별도 학습 없이 예측하는 TimesFM‑3를 공개함.

핵심 특징

• 3.3억 파라미터, 현실·합성 데이터 1조 개 이상의 시점으로 사전학습
• 여러 시계열을 동시에 예측하는 다변량 예측을 기본 지원(기존 2.5 버전에서는 단일 값만 입력받을 수 있었음)

• 과거 데이터뿐 아니라 미래에 이미 아는 정보도 반영
• 날씨 예보
• 프로모션 일정
• 공휴일
• 관련 제품 판매량·유동인구

• 현장 데이터로 다시 학습하지 않아도 바로 쓰는 제로샷 모델
• 전체 예측 구간을 반복 생성하지 않고 한 번의 모델 실행으로 출력

• 하나의 값뿐 아니라 10~90% 구간의 9개 분위수를 예측해 불확실성까지 제공

예를 들어 아이스크림 매출을 예측할 때 과거 매출만 보는 게 아니라, 예정된 프로모션을 반영해 행사일의 약 20% 매출 상승까지 예상하는 방식임.

성능

Google 발표 기준으로 Gift‑Eval·FEV‑Bench·TIME 3개 공개 벤치마크에서:

• 점 예측 정확도
• 확률적 예측 품질

모두 사전학습 시계열 모델 중 종합 1위를 기록함. 단변량 모드만으로도 경쟁 모델과 비슷하거나 앞섰고, 다변량 정보를 넣으면 성능이 더 개선됨.

활용 분야

수요·매출, 금융 시계열, 재고, 제조설비, 서버 트래픽, 에너지, 의료 데이터 예측 등에 활용 가능함.

모델은 GitHub와 Hugging Face에 공개됐고 BigQuery 연동도 예정돼 있음. 다만 현재 공개 가중치는 비상업용 라이선스라 상용 서비스 적용 전 조건 확인이 필요함.

🔗 Google Research 공식 발표