Die Entwicklung von UNITS könnte die Forschung in anderen Bereichen, die mit Zeitreihendaten arbeiten, auf verschiedene Weisen beeinflussen. Zum einen könnte UNITS neue Standards für die Verarbeitung und Analyse von Zeitreihendaten setzen, indem es zeigt, wie ein vereinheitlichtes Modell verschiedene Aufgaben in verschiedenen Branchen effektiv bewältigen kann. Dies könnte dazu führen, dass andere Forscher und Unternehmen ähnliche Ansätze für ihre eigenen Zeitreihendaten übernehmen. Darüber hinaus könnte die Leistungsfähigkeit von UNITS in Bezug auf Zero-Shot-Lernen, Few-Shot-Lernen und Prompt-Lernen neue Forschungsrichtungen und Methoden in der Zeitreihenanalyse inspirieren. Forscher könnten sich darauf konzentrieren, wie diese Ansätze auf andere Modelle und Datensätze angewendet werden können, um die Effizienz und Genauigkeit von Zeitreihenmodellen weiter zu verbessern.