Durchbruch in der Erdbebenforschung: Künstliche Intelligenz warnt Monate im Voraus vor Beben

BerlinForscher der Universität von Alaska Fairbanks und der Ludwig-Maximilians-Universität haben herausgefunden, dass maschinelles Lernen die Fähigkeit besitzt, mehrere Monate im Voraus vor großen Erdbeben zu warnen. Diese Entdeckung könnte die Erdbebenvorhersage revolutionieren und dazu beitragen, die Auswirkungen auf Menschen und Gebäude zu vermindern.

Ein Team unter der Leitung von Társilo Girona an der UAF entdeckte, dass kleinere tektonische Bewegungen vor großen Erdbeben stattfinden. Sie nutzten maschinelles Lernen, um Daten vom Erdbeben in Anchorage 2018 und den Erdbeben in Ridgecrest, Kalifornien, 2019 zu analysieren. Dabei stellten sie fest, dass es drei Monate vor diesen Erdbeben ungewöhnliche seismische Aktivitäten gab.

Studienergebnisse zeigen:

• Etwa drei Monate lang trat geringfügige seismische Aktivität in 15% bis 25% der betroffenen Gebiete auf.
• Die Wahrscheinlichkeit für größere Erdbebenereignisse innerhalb von 30 Tagen stieg auf bis zu 85%, kurz bevor sie eintraten.
• Seismische Aktivität unterhalb von 1,5 ist ein entscheidender Hinweis auf bevorstehende größere Erdbeben.

Die Forschung zeigt, dass erhöhter Flüssigkeitsdruck in Verwerfungslinien zu Verschiebungen führen kann, die kleine Beben auslösen und auf bevorstehende größere Erdbeben hinweisen. Diese Erkenntnis verdeutlicht die Veränderungen in der Mechanik von Verwerfungen, die vor großen Erdbeben stattfinden.

Der Einsatz von maschinellem Lernen in der Erdbebenforschung ist ein großer Fortschritt. Moderne seismische Netzwerke erzeugen riesige Datenmengen, die nun genau auf Frühwarnsignale untersucht werden können. Maschinelles Lernen hilft dabei, Muster zu erkennen, die Menschen übersehen könnten. Leistungsstarke Computer beschleunigen diese Analysen und ermöglichen Echtzeitüberwachung.

Lesen Sie auch:

Heute · 16:52

KI-Kopfhörer schaffen eine Klangblase: klarer Sound trotz Lärm in der Ferne

Die Umsetzung solcher Vorhersagen birgt zahlreiche Herausforderungen. Dabei spielen ethische und praktische Überlegungen eine Rolle:

• Falscher Alarm könnte unnötige Panik und wirtschaftliche Störungen verursachen.
• Verpasste Vorhersagen könnten katastrophale Folgen haben.

Der von Girona und Drymoni entwickelte Algorithmus wird nahezu in Echtzeit getestet, um diese Probleme zu lösen. Dabei ist es entscheidend, auf vergangene seismische Daten aus den betroffenen Gebieten zurückzugreifen, um seine Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Eine präzise Erdbebenvorhersage kann viel bewirken. Frühwarnsysteme ermöglichen es Menschen, Gefahrenzonen rechtzeitig zu verlassen, finanzielle Verluste zu minimieren und Leben zu retten. Es ist jedoch wichtig, diese Informationen verantwortungsbewusst zu teilen, um das Vertrauen der Öffentlichkeit nicht zu gefährden.

Diese Forschung präsentiert eine innovative Methode zur Vorbereitung auf Erdbeben mithilfe fortschrittlicher Technologien. Durch die Kombination von maschinellem Lernen mit traditionellen Erdbebenstudien wird die Vorhersage und Reaktion auf diese Naturereignisse erheblich verbessert.