インフォメーション

Thunapol Phungtua-eng さん (創造科学技術大学インフォマティクス専攻/山本泰生研究室 (2024年度修了))，有馬 宣明 (日本大学 理工学部) 助手，山本 泰生 (グリーンAI研究コア) 准教授が The 21st International Conference on Advanced Data Mining and Applications 2025 (ADMA’25) において「the Best Paper – Running-up Award」を受賞しました．

発表題目: 「TriLinear: Time Series Anomaly Detection Using Tricube Smoothing Decomposition and a Linear Forecasting Model」

The 21st International Conference on Advanced Data Mining and Applications 2025: https://adma2025.github.io

時系列異常検知（TSAD: Time-Series Anomaly Detection） の分野では，Transformerアーキテクチャに基づく基盤モデル手法が増加していますが，大量のデータと高い計算資源を必要とするという課題があります．近年，この問題を解決するために，より単純な構造で計算コストを抑えつつ高い精度を維持する手法が提案されています．本研究ではその流れを踏まえ，TriLinearと呼ぶ新しい軽量TSAD手法を提案しています．

TriLinearは時系列分解と線形モデルを組み合わせることでシンプルな構造ながらも効果的な異常検知を実現しています．KDDおよびNABといった標準ベンチマークデータセットに加え，実際の天文観測データを用いた評価を行い精度とロバスト性の観点から各TSAD手法の包括的な性能とトレードオフを明らかにしています．

本研究のソースコード: https://github.com/thanapol2/TriLinear/