Yapay zeka sistemlerinde kullanılan bilgi grafikleri, şu ana kadar tüm bilgileri eşit derecede güncel kabul ediyordu. Ancak yeni bir araştırma, bu yaklaşımın temel bir eksikliği olduğunu ortaya koyuyor: farklı bilgi türleri, farklı zaman dinamiklerine sahip.
Araştırmacılar, tek tip unutma eğrisi yerine, bilgilerin özelliklerine göre uyarlanabilir bir 'unutma yüzeyi' geliştirdi. Bu sistem iki temel parametreyi kullanıyor: bir kavramın ne sıklıkla gözlemlendiği (hız) ve gözlemler arasında ne kadar değişiklik gösterdiği (değişkenlik). Bu parametreler, gömülü vektör uzaklıkları kullanılarak ölçülüyor.
Önerilen hiyerarşik çerçeve üç seviyede çalışıyor. Alan düzeyinde, bazı bilgi türlerinin doğası gereği kalıcı, bazılarının ise geçici olduğu evrensel desenler yakalanıyor. Bağlam düzeyinde, ortama özgü değişkenler dikkate alınırken, varlık düzeyinde ise bireysel öğelerin kendine özgü özellikleri modelleniyor.
Bu yaklaşım, mevcut temporal yöntemlerin tek tip çürüme kullanmasının aksine, bilginin türüne göre uyarlanabilir bir sistem sunuyor. Böylece yapay zeka sistemleri, sorgu anında neyin önemli olduğunu daha doğru bir şekilde belirleyebiliyor.