Chronax：単変量時系列予測と適合（conformal）推論のためのJAXライブラリ

arXiv cs.LG / 2026/4/21

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要点

この論文では、単変量の時系列予測とconformal推論を目的としたJAXネイティブのライブラリ「Chronax」が紹介されています。
従来のPythonベースの予測スタックには、合成可能性・大規模並列性・アクセラレータ対応ワークフローの面で制約があるとし、JAXの機能的パラダイムが有効だと主張しています。
Chronaxは、前処理・モデリング・多ホライズン予測を「純粋なJAX関数」として表現する設計により、スケーラブルなマルチ系列予測を可能にします。
モデルに依存しないconformalによる不確実性推定にも対応し、最新の機械学習および科学計算パイプラインへの統合を意識しています。
背景には、異種の時系列データ群、非定常な共変量、そして頻繁な再学習といった要求に対して、より高いスケーラビリティと実行効率が必要になっているという問題意識があります。