Los meteorólogos ya están acostumbrados a confiar en las redes neuronales: el modelo GraphCast acierta el clima terrestre con días de antelación, basándose en imágenes globales de la atmósfera. Pero este "cerebro" puede trasladarse a otro planeta, donde el aire es más tenue y el sol calienta de otra manera. Los autores del estudio tomaron GraphCast y le alimentaron con datos de la Base de Clima Marciano, una especie de gemelo virtual del Planeta Rojo.

La primera prueba, sin entrenamiento adicional, sorprendió: el modelo ofreció un retrato bastante preciso del clima actual, basándose únicamente en las "costumbres" terrestres. Pero bastaba con mirar hacia el futuro, aunque fuera un solo día, para que el pronóstico se desviara hacia un clima promedio, perdiendo el ritmo diario. Mañana, tarde, noche y madrugada se fundían en una única imagen promedio interminable.

Entonces, el modelo fue reentrenado. Con solo diez ciclos de entrenamiento, captó lo esencial: cómo se desarrolla el ciclo diario y cómo la temperatura se distribuye en capas según la altitud. Tras unas pocas decenas de épocas, el pronóstico a diez días ya coincidía bastante bien con la dinámica marciana real. La calidad aumentaba con el volumen de datos y dependía de la estación desde la que se iniciara la predicción.

Este experimento no es solo un juego. Un pronóstico rápido y preciso del clima marciano será útil para planificar el trabajo de los róvers, proteger los equipos de las tormentas de polvo y, en el futuro, para expediciones tripuladas.