研究者らは、異なるスペクトル特性と周波数間の不均等な相互作用によって引き起こされるマルチモーダル交通予測の課題に対処するため、周波数領域を明示的に活用する軽量モデルであるFreMoを提案した。

  • 各モダリティ内のスペクトル成分を適応的に精緻化し、情報的な周波数を強調しつつノイズを抑制するModality-Wise Frequency Filter (MFF) をアーキテクチャに導入した。
  • 各周波数における相対的な寄与度に基づいてモダリティ間で情報を選択的に集約するFrequency-Guided Synergy Integrator (FSI) を組み込んだ。
  • モダリティごとのスペクトル精緻化とクロスモーダルシナジーを分離することで、FreMoは一般的な時系列バックボーンとのプラグアンドプレイ統合をサポートする。

現実世界のデータセットでの広範な実験により、FreMoが一貫して最先端のベースラインを上回り、多様な予測シナリオにおいて優れた性能と汎化能力を示すことが示された。