В кастрюле с супом достаточно двух термометров, чтобы понять температуру везде — если знать, что тепло идёт кругами от дна. Так и в науке: по редким замерам нужно восстановить полную картину теплового поля.
Система схватывает суть тепловых процессов, сжимая их в несколько чисел-правил. Как повар знает, что в центре суп горячее. Затем, словно раскладывая тепло на волны, учится предсказывать целое по этим правилам.
После обучения алгоритм быстро восстанавливает всё поле по скудным замерам и оценивает неопределённость через меру неуверенности. Словно повар, помешав ложкой, чувствует, где суп уже прогрет. Проверка на задаче распространения тепла подтвердила точность. Неожиданно: система сама предупреждает, где её прогнозы ненадёжны — редкая самокритичность для машины.
Похожий принцип используют синоптики: миллионы уравнений погоды сводят к десятку главных 'мод', чтобы предсказывать дождь и солнце по ограниченным данным с метеостанций.