Un nuevo método utiliza un modelo climático simple diferenciable para optimizar los escenarios de entrenamiento, mejorando la generalización del emulador. El entrenamiento con un escenario optimizado supera a seis trayectorias estándar de ScenarioMIP, y estos escenarios producen emuladores más precisos cuando se utilizan con modelos de complejidad intermedia, a pesar de los tamaños de conjunto de datos más pequeños.