Dans une casserole de soupe, deux thermomètres suffisent pour connaître la température partout — à condition de savoir que la chaleur se propage en cercles depuis le fond. De même en science : à partir de mesures éparses, il faut reconstituer le tableau complet du champ thermique.
Le système capte l'essence des processus thermiques en les compressant en quelques nombres-règles. Comme un cuisinier sait que la soupe est plus chaude au centre. Ensuite, tel décomposant la chaleur en ondes, il apprend à prédire le tout à partir de ces règles.
Après l'entraînement, l'algorithme reconstitue rapidement tout le champ à partir de mesures maigres et estime l'incertitude via une mesure de l'indécision. Comme un cuisinier qui, en remuant avec une cuillère, sent où la soupe est déjà chaude. Le test sur le problème de la diffusion de la chaleur a confirmé la précision. Surprise : le système prévient lui-même là où ses prévisions ne sont pas fiables — une auto-critique rare pour une machine.
Les météorologues utilisent un principe similaire : des millions d'équations météo sont réduites à une dizaine de « modes » principaux pour prédire la pluie et le soleil à partir de données limitées des stations météo.