IBM представила Granite Timeseries Ensemble — решение для прогнозирования временных рядов, которое объединяет четыре предобученные модели семейства Granite. Система позволяет получать медианные и квантильные прогнозы, используя два метода агрегации: вероятностный ансамбль (равновесный) и IQR-ансамбль (взвешенный по интерквартильному размаху). По заявлению разработчиков, такой подход повышает надежность прогнозов, избавляя пользователя от необходимости подбирать одну конкретную модель под специфику данных. Согласно результатам тестирования на бенчмарке GIFT-Eval (по состоянию на 20 октября 2026 года), ансамблевые методы демонстрируют высокую стабильность и конкурентоспособные показатели MASE и CRPS. Разработчики отмечают, что решение не требует дообучения или настройки весов, однако предупреждают о повышенном потреблении памяти и времени вывода, так как система загружает четыре модели одновременно. Инструмент доступен через библиотеку Granite TSFM на платформе Hugging Face.