Cada pocos años, en el océano Pacífico frente a las costas de Sudamérica, aparece una mancha cálida. Es tan grande que cambia el clima en todo el mundo. Los científicos la llaman El Niño. Predecirla es difícil: los modelos informáticos simples calculan bien con qué frecuencia llega, pero no ven los detalles. Los modelos complejos ven más, pero a menudo se equivocan y requieren mucho tiempo de cálculo.

Los autores del nuevo trabajo crearon un híbrido de dos modelos. El primero es simple, como un solista en una orquesta: marca el ritmo, es decir, dice cuándo esperar un evento cálido. El segundo es complejo, como los demás músicos: se adapta al solista y completa el panorama del océano. Dentro del modelo complejo trabaja una red neuronal, un programa informático que aprende de los datos. Se entrenó con una larga simulación de otro modelo y luego se afinó con observaciones reales.

El modelo se ejecutó durante 1000 años y se analizaron los últimos 960. El híbrido mostró los ritmos correctos de El Niño, con picos de actividad cada 3–4 años. También ubicó correctamente las manchas cálidas en el océano, corrigiendo los errores del modelo complejo. Antes no estaba claro cómo combinar simplicidad y precisión; ahora está claro: se pueden unir dos modelos y juntos funcionan mejor que por separado. Este método servirá para entrenar programas de pronóstico y para estudiar eventos raros.