Sobre las aguas cálidas del océano Índico, cada mes y medio o dos, se forma una enorme onda de aire húmedo. Se desplaza hacia el este a paso de peatón y en cuarenta a noventa días rodea medio planeta. De esta onda depende cuándo llegarán las lluvias a la India o si las heladas golpearán Europa. Pero la onda es caprichosa: a veces se intensifica, a veces desaparece, y es difícil de predecir.
Los científicos han ideado una manera de entender ese capricho. Han reducido la onda a unos pocos números, como un titiritero que sostiene solo unos hilos. Un número indica la fase de la onda, otro su intensidad. Luego han enseñado a una red neuronal a completar, a partir de esos números, el panorama completo de nubes y vientos. La red se entrenó con sesenta años de registros meteorológicos recopilados por satélites y estaciones meteorológicas. Ahora basta con fijar los números y en media hora dibuja sesenta años de ondas tropicales verosímiles.
Este teatro de marionetas conecta por primera vez números simples con toda la complejidad de la atmósfera. Antes, los científicos o bien calculaban solo los números y perdían los detalles de las nubes, o bien ejecutaban modelos enormes y se ahogaban en minucias. Ahora la red neuronal sirve de puente: acepta comandos simples y devuelve una imagen rica. Esto ayuda a predecir mejor el clima tropical y a comprobar por qué la onda se comporta de una manera y no de otra.
Generar un registro de 60 años de la MJO toma unos 30 minutos, un costo computacional comparable al de modelos de complejidad intermedia. Además, el modelo puede crear escenarios contrafácticos, como una MJO eterna con período constante, que no se pueden observar en la naturaleza.
La idea de "prompting" un modelo climático recuerda al control del clima en relatos donde los científicos fijan parámetros y obtienen respuestas predecibles pero realistas. Sin embargo, aquí no se manipula la atmósfera real, sino que se exploran sus gemelos virtuales.