في خطوة مبتكرة، قدم الباحثون إطار العمل الجديد ICI-Time، الذي يعيد تصور توقعات السلاسل الزمنية من خلال اعتمادها على فن الرسم البصري. بدلاً من استخدام طرق التقليدية التي تتطلب هياكل زمنية متخصصة وتدريباً معقداً يعتمد على نطاق محدد، يقوم ICI-Time بتحويل السلاسل الزمنية إلى تمثيلات بصرية منظمة، مثل الرسوم البيانية المناطقية.

تستفيد هذه الطريقة من إمكانيات نماذج الرؤية الكبيرة (Large Vision Models) عبر تطبيق تعلم سياقي بصري، مما يعيد صياغة التوقعات على أنها إكمال أنماط ضمن بنية مهيكلة تخضع للتحليل من قبل المحولات البصرية المدربة مسبقًا، وذلك دون الحاجة إلى تعديل أو تعديلات معمارية.

تعكس الاعتماديات الزمنية من خلال تخطيط مكاني، مما يتيح خريطة عكسية ومتسقة بين المجالات الرقمية والبصرية.

أظهرت التجارب الواسعة عبر مجالات الوبائيات والأرصاد الجوية وأنظمة الطاقة أن ICI-Time يقدم أداءً تنافسياً مقارنة بالأسس القابلة للتعلم العميق، ويظهر قدرة واعدة تحت ظروف البيانات المحدودة، مما يفتح آفاق جديدة تربط بين المجالات الزمنية والبصرية.