Un timonel experimentado guía el barco con un mapa contrastado, pero en aguas desconocidas el mapa miente. El grumete, que durante años ha observado cómo se equivoca el timonel, aprende a anticipar dónde fallará el mapa. Juntos trazan un rumbo más preciso que cada uno por separado. Así funciona el nuevo modelo híbrido de predicción de El Niño, la corriente cálida del Pacífico tropical que cada pocos años reorganiza el clima de todo el planeta.
El modelo lineal clásico (LIM) es ese timonel. Lleva en la cabeza un mapa del océano: cómo se relaciona la temperatura de la superficie con la altura del agua y cómo oscilan juntas de un mes a otro. El mapa es simple, por lo que el modelo funciona incluso con series cortas de observaciones, de las que solo tenemos unos ciento cincuenta años. Pero el mapa no tiene en cuenta que las fases cálidas de El Niño son más intensas que las frías, así que la predicción lineal se equivoca sistemáticamente.
La red neuronal de memoria a largo y corto plazo (LSTM) es el grumete. No se la entrena para predecir El Niño en sí, sino para corregir los errores del timonel. Primero, el modelo lineal genera un conjunto de dieciséis predicciones ligeramente diferentes debido a ruidos aleatorios. La red neuronal examina ese conjunto y el historial del océano, y dice dónde y cuánto ha mentido el mapa. Así nace una corrección no lineal que capta la asimetría: un evento cálido se desarrolla de manera distinta a uno frío.
La prueba en un tramo de doscientos años de clima modelado mostró que, ya después de cien años de entrenamiento, el híbrido ofrece una predicción a doce meses con una habilidad superior a 0.5 (lo que significa que es claramente mejor que el simple promedio), mientras que la red neuronal pura, sin el timonel, cae por debajo de 0.4. Solo después de quinientos años de entrenamiento la red pura alcanza al híbrido. La mayor ganancia se da en el Pacífico tropical occidental, donde el océano y la atmósfera están vinculados de forma especialmente no lineal.
Antes se pensaba que para predecir con precisión El Niño se necesitaban miles de años de datos, que no tenemos. Ahora se ve que basta con un siglo o dos, si se deja que el modelo lineal haga el trabajo principal y que la red neuronal solo corrija los errores. El timonel guía el barco según el mapa, el grumete le susurra al oído dónde miente el mapa, y el rumbo se vuelve más certero. Queda por probar este dúo con observaciones reales, no solo con clima modelado.
Para cubrir por completo la diversidad de eventos interanuales de El Niño podrían necesitarse unos 500 años de observaciones, pero los datos satelitales solo abarcan los últimos 40 años.
En la novela de Kim Stanley Robinson “Las cuarenta señales de lluvia”, la predicción exacta de El Niño se convierte en una cuestión de seguridad nacional, y en la realidad los modelos híbridos intentan precisamente extraer el máximo de series de datos cortas.