Syukuro Manabe demostró cómo el aumento de las concentraciones de dióxido de carbono en la atmósfera conduce a un aumento de las temperaturas en la superficie de la Tierra. En la década de 1960, dirigió el desarrollo de modelos físicos del clima terrestre y fue la primera persona que exploró la interacción entre el balance de radiación y el transporte vertical de las masas de aire. Su trabajo sentó las bases para el desarrollo de modelos climáticos.

Aproximadamente diez años después, Klaus Hasselmann creó un modelo que vincula el tiempo y el clima, respondiendo así a la pregunta de por qué los modelos climáticos pueden ser confiables a pesar de que el clima es cambiante y caótico. También desarrolló métodos para identificar señales específicas, verdaderas huellas digitales, que tanto los fenómenos naturales como las actividades humanas imprimen en el clima. Sus métodos se han utilizado para demostrar que el aumento de temperatura en la atmósfera se debe a las emisiones humanas de dióxido de carbono.

Alrededor de 1980, Giorgio Parisi descubrió patrones ocultos en materiales complejos desordenados. Sus descubrimientos se encuentran entre las contribuciones más importantes a la teoría de sistemas complejos. Permiten comprender y describir muchos materiales y fenómenos complejos diferentes y aparentemente completamente aleatorios, no solo en la física, sino también en otras áreas muy diferentes, como las matemáticas, la biología, la neurociencia y el aprendizaje automático.

El objetivo de la investigación de Manabe era comprender cómo el aumento de los niveles de dióxido de carbono puede provocar un aumento de las temperaturas.

Manabe lideró el trabajo en el desarrollo de modelos físicos para incorporar el transporte vertical de masas de aire debido a la convección, así como el calor latente del vapor de agua.

Para que estos cálculos fueran manejables, redujo el modelo a una dimensión: una columna vertical de 40 km de aire atmosférico. Aun así, fueron necesarias cientos de valiosas horas de computación para probar el modelo variando los niveles de gases en la atmósfera. El oxígeno y el nitrógeno tuvieron efectos insignificantes en la temperatura de la superficie, mientras que el dióxido de carbono tuvo un impacto claro: cuando el nivel de dióxido de carbono se duplicó, la temperatura global aumentó en más de 2 ° C.

El modelo confirmó que este calentamiento se debió al aumento de dióxido de carbono, pues predijo un aumento de las temperaturas más cerca del suelo mientras que la atmósfera superior se enfrió. Si las variaciones en la radiación solar fueran responsables del aumento de temperatura, toda la atmósfera debería haberse calentado al mismo tiempo.

Hace sesenta años, las computadoras eran cientos de miles de veces más lentas de las actuales, por lo que este modelo era relativamente simple, pero Manabe había dado con la clave. En sus palabras: siempre debes simplificar. No se puede competir con la complejidad de la naturaleza: hay tanta física involucrada en cada gota de lluvia que nunca sería posible calcular absolutamente todo. Los conocimientos del modelo unidimensional llevaron a un modelo climático en tres dimensiones, que Manabe publicó en 1975; este fue otro hito en el camino hacia la comprensión de los secretos del clima.

¿Cómo podemos producir modelos climáticos confiables para varias décadas o cientos de años, a pesar de que el clima es un ejemplo clásico de un sistema caótico? Alrededor de 1980, Klaus Hasselmann demostró cómo los fenómenos meteorológicos, caóticamente cambiantes, pueden describirse, dando así a los pronósticos climáticos a largo plazo una base científica sólida. Además, desarrolló métodos para identificar el impacto humano en la temperatura global observada.

Una dificultad adicional es que las fluctuaciones que influyen en el clima son extremadamente variables: pueden ser rápidas, como la fuerza del viento o la temperatura del aire, o muy lentas, como el derretimiento de las capas de hielo y el calentamiento de los océanos. Por ejemplo el calentamiento uniforme de solo un grado puede llevar mil años para el océano, pero solo unas pocas semanas para la atmósfera. El truco decisivo fue incorporar los cambios rápidos a los cálculos y mostrar cómo afectan al clima.

Hasselmann creó un modelo climático estocástico, lo que significa que el azar está integrado en el modelo. Su inspiración provino de la teoría del movimiento browniano de Albert Einstein. Usando esta teoría, Hasselmann demostró que cambios rápidos en la atmósfera puede causar variaciones lentas en el océano.

Una vez terminado el modelo de variaciones climáticas, Hasselmann desarrolló métodos para identificar el impacto humano en el sistema climático. Encontró que los modelos, junto con las observaciones y las consideraciones teóricas, contienen importante información. Por ejemplo, los cambios en la radiación solar, las partículas volcánicas o los niveles de gases de efecto invernadero dejan señales, verdaderas huellas dactilares, que pueden identificarse. Este método de identificación  también se puede aplicar al efecto que los humanos tienen en el sistema climático. Hasselman abrió así el camino a nuevos estudios sobre el cambio climático, que han mostrado rastros del impacto humano en el clima utilizando un gran número de observaciones independientes.

Syukuro Manabe y Klaus Hasselmann han beneficiado a la humanidad, en el espíritu de Alfred Nobel, al proporcionar una base física sólida para nuestro conocimiento del clima de la Tierra. Ya no podemos decir que no lo sabíamos, los modelos climáticos son inequívocos. ¿Se está calentando la Tierra? Sí. ¿Es la causa el aumento de la cantidad de gases de efecto invernadero en la atmósfera? Sí, ¿se puede explicar esto únicamente por factores naturales? No. ¿Son las emisiones de la humanidad la razón del aumento de temperatura? Si.

Alrededor de 1980, Giorgio Parisi presentó sus descubrimientos sobre cómo los fenómenos aparentemente aleatorios se rigen por reglas ocultas. Su trabajo se considera ahora una de las contribuciones más importantes a la teoría de sistemas complejos.

Estas bolas comprimidas son un modelo simple para el vidrio ordinario y para materiales granulares, como la arena o la grava. Sin embargo, el tema del trabajo original de Parisi era un tipo diferente de sistema: los llamados vídrios de spin (spin glass), un tipo especial de aleación en el que los átomos de hierro, por ejemplo, se colocan aleatoriamente en una rejilla de átomos de cobre.

Tanto el spin glass como los materiales granulares son ejemplos de sistemas frustrados, en los que varios componentes deben organizarse de tal manera que se alcance un compromiso entre fuerzas contrarias. La pregunta es cómo se comportan y cuáles son los resultados. Parisi es un maestro en responder estas preguntas para muchos fenómenos y materiales . Sus descubrimientos fundamentales sobre la estructura de los spin glasses fueron tan profundos que no solo influyeron en la física, sino también en las matemáticas, la biología, la neurociencia y el aprendizaje automático, porque todos estos campos incluyen problemas que están directamente relacionados.

Parisi también ha estudiado muchos otros fenómenos en los que los procesos aleatorios juegan un papel decisivo a la hora de crear estructuras y cómo se desarrollan, y ha abordado preguntas como: ¿Por qué fenómenos como las edades de hielo se repiten periódicamente? ¿Existe una descripción matemática más general del caos y los sistemas turbulentos? O, ¿cómo surgen patrones en una bandada de miles de estorninos? Estas preguntas puede parecer muy alejadas de los spin glasses, sin embargo, las investigaciones de Parisi han aclarado cómo los comportamientos simples dan lugar a comportamientos colectivos complejos, y esto se aplica tanto a los spin glasses como a los estorninos.