خمسون شخصًا ينظرون إلى المحيط. كل واحد يلاحظ شيئًا مختلفًا: أحدهم يرى الماء الدافئ، وآخر يرى الرياح، وثالث يرى العمق. كل واحد على حدة قد يخطئ، لكن إذا جمعنا آراءهم ووثقنا بمن أصاب في الغالب، نحصل على مجلس حكماء. هكذا تعمل الطريقة الجديدة للتنبؤ بالنينيو، وهي الظاهرة التي يسخن فيها المحيط الهادئ بشكل مفرط فيغير الطقس على الأرض كلها.

بدلًا من البشر، يجلس في المجلس خمسون نموذجًا رياضيًا بسيطًا. كل نموذج درب على صور الأقمار الصناعية للمحيط منذ عام 1981، وينظر إلى مجموعة معينة من المؤشرات: درجة حرارة السطح، الرياح، الحرارة في الأعماق. ولكي لا تبالغ النماذج في تقدير نفسها، استخدم العلماء التعلم الإنتروبي (entropy learning)، وهي طريقة تجعل الخوارزمية توزع الاحتمالات بحذر شديد حتى تثبت البيانات عكس ذلك.

السر الرئيسي هو الأكبر في المجلس، وهو النموذج الفوقي (meta-model). يراقب كل نموذج من الخمسين: كم مرة أخطأ، وفي أي موسم كان أداؤه أفضل، ومدى ثقته في إجابته. ثم يزن الأصوات: إذا كان النموذج ضعيفًا في يونيو، فإن توقعه لشهر يونيو يكاد لا يُحتسب. في الاختبار من 2012 إلى 2022، تنبأ هذا المجلس بطور النينيو (نينيو، نينيا، أو حالة محايدة [tag:state]) قبل 24 شهرًا، أي ضعف مدى التوقعات التشغيلية العادية. والطاقة المستهلكة في الحساب تعادل ساعتين من عمل حاسوب محمول، بينما تستهلك نماذج الحواسيب الفائقة آلاف المرات أكثر.