本記事では、時系列データが直面するさまざまな劣化、すなわち欠損値、ノイズ、外れ値に対する課題に焦点を当てています。これらの問題を解決するために、「RINS-T」（堅牢な暗黙のニューラルソルバー）が提案されました。この新しいフレームワークは、事前に学習データを必要とせずに高い復元性能を実現し、ニューラルネットワークを暗黙の事前知識として活用しています。また、外れ値に対しても耐性を持たせるための堅牢最適化技術を統合しています。さらに、「ガイデッド入力初期化」、「入力摂動」、「凸出力結合」などの三つの革新技術を導入し、最適化の安定性と堅牢性を向上させました。これにより、RINS-Tは複雑な現実の時系列問題に柔軟かつ効果的に対応可能なソリューションとなっています。