# Zeitreihen-Toolkit fr Rust > [! hinweis]- > Der Inhalt dieser Seite ist durch Audio/Video-Transkribtion und Text-Transformation aus dem Inhalt und Links dieser Quelle generiert. Quelle: [https://fosdem.org/2025/schedule/event/fosdem-2025-4668-augurs-a-time-series-toolkit-for-rust/](https://fosdem.org/2025/schedule/event/fosdem-2025-4668-augurs-a-time-series-toolkit-for-rust/) <video src="https://video.fosdem.org/2025/ub2252a/fosdem-2025-4668-augurs-a-time-series-toolkit-for-rust.av1.webm" controls></video> ## Zusammenfassung & Highlights: Augurs ist ein neues Toolkit für die Analyse von Zeitreihen, das in der Programmiersprache Rust entwickelt wurde. Es bietet Funktionen zur Vorhersage, Ausreißererkennung und Clusterbildung und ist mit JavaScript und Python kompatibel. Die Session behandelt die Herausforderungen bei der Portierung von Algorithmen aus verschiedenen Programmiersprachen nach Rust und die Optimierung von maschinellem Lernen in dieser Sprache. **Einführung in Augurs** Augurs ist ein vielseitiges Toolkit für die Zeitreihenanalyse in Rust. Es unterstützt Entwickler bei der Vorhersage, Ausreißererkennung und Clusterbildung. Die Bibliothek integriert Funktionen aus bekannten Python- und R-Bibliotheken und bietet neue Ansätze zur Optimierung von Algorithmen. Augurs ist besonders leistungsfähig und bietet durch die Nutzung von Rust erhebliche Performance-Vorteile. **Technische Herausforderungen und Lösungen** Die Portierung von Algorithmen nach Rust stellt Entwickler vor Herausforderungen, insbesondere bei der Optimierung und der Erstellung von WebAssembly-Bindungen. Die Session beleuchtet Techniken zur Leistungssteigerung und die Kompromisse, die beim Erstellen von Bindungen für JavaScript und WebAssembly eingegangen werden müssen. Die Präsentation zeigt auch, wie man mit veralteten Algorithmen umgeht und diese für moderne Anwendungen optimiert. **Praktische Anwendungen und Optimierung** Die Session bietet praktische Einblicke in die Anwendung von Augurs in realen Projekten. Sie behandelt die Nutzung von Augurs zur Verbesserung von Vorhersagen und zur Erkennung von Ausreißern in großen Datensätzen. Zudem wird auf die Bedeutung von Profiling und Optimierung bei der Entwicklung von maschinellen Lernalgorithmen eingegangen, um die Performance in Rust zu maximieren. ## Bedeutung für eine öko-soziale Transformation Augurs kann zur ökosozialen Transformation beitragen, indem es die Analyse von Zeitreihen in nachhaltigen Projekten erleichtert. Zum Beispiel kann es im Energiemanagement zur Vorhersage von Verbrauchsmustern eingesetzt werden, um Ressourcen effizienter zu nutzen. Die Open-Source-Natur von Augurs fördert die gemeinschaftliche Entwicklung und den Wissensaustausch. Herausforderungen bestehen in der Komplexität der Implementierung und der Notwendigkeit, technologische Barrieren zu überwinden, um die breite Akzeptanz in der Gemeinschaft zu fördern. Eco-Social Designer können Augurs nutzen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Projekte effizienter zu gestalten. Dabei müssen sie jedoch die ethischen Implikationen der Datennutzung berücksichtigen und sicherstellen, dass die Technologie inklusiv und zugänglich bleibt. ## Links [Slide deck - PPTX](https://example.com/pptx) [Slide deck - ODP](https://example.com/odp) [Demo](https://example.com/demo) [Docs](https://example.com/docs) [GitHub](https://example.com/github) [Video recording (AV1/WebM) - 120.0 MB](https://video.fosdem.org/2025/ub2252a/fosdem-2025-4668-augurs-a-time-series-toolkit-for-rust.av1.webm) [Video recording (MP4) - 844.0 MB](https://video.fosdem.org/2025/ub2252a/fosdem-2025-4668-augurs-a-time-series-toolkit-for-rust.av1.mp4) [Video recording subtitle file (VTT)](https://example.com/vtt) [Chat room(web)](https://example.com/chat-web) [Chat room(app)](https://example.com/chat-app)