Новый метод использует дифференцируемую простую климатическую модель для оптимизации сценариев обучения, что улучшает обобщение эмулятора. Обучение на одной оптимизированной сценарии превосходит шесть стандартных сценариев ScenarioMIP, и такие сценарии дают более точные эмуляторы при использовании с моделями средней сложности, несмотря на меньший размер набора данных.