Como cientistas que vivem uma emergência climática, temos a responsabilidade de liderar pelo exemplo, ou pelo menos de sermos consistentes com a nossa compreensão do problema. Este objetivo comum de reduzir a pegada de carbono do nosso trabalho pode ser alcançado através de uma variedade de estratégias. Para os teóricos, isto inclui não apenas a otimização de algoritmos e a melhoria da eficiência computacional, mas também a adoção de uma abordagem frugal à modelagem. Aqui apresentamos e ilustramos criticamente este princípio. Primeiro, comparamos dois modelos de níveis de sofisticação muito diferentes que, no entanto, produzem a mesma concordância qualitativa com um experimento envolvendo manipulação elétrica de qubits de spin molecular, apresentando uma diferença de custo> 4 ordens de grandeza. Como segunda etapa, um modelo já minimalista do uso potencial de ímãs de íon único para implementar uma rede de p-bits probabilísticos, programados em duas linguagens de programação diferentes, apresenta uma diferença de custo de um fator de ≃ 50. Em ambos os exemplos, a versão computacionalmente cara do modelo foi a que foi publicada. Como comunidade, ainda temos muito espaço para melhorias nessa direção.
