Seismologen des Los Alamos National Laboratory entdecken mit Algorithmus versteckte Signale

Kīlauea-Vulkan: Er lieferte Daten zur Erdbebenprognose (Foto: Tommy Beatty, pixabay.com)

Forscher des Los Alamos National Laboratory haben mithilfe von maschinellem Lernen einen bedeutenden Fortschritt in der Erdbebenprognose erzielt. Ihr neu entwickelter KI-Algorithmus identifiziert verborgene Signale, die Erdbeben vorwegnehmen können. Die Forscher trainierten ihre KI mit seismischen Daten des Kīlauea-Vulkans auf Hawaii, der zwischen dem 1. Juni und dem 2. August 2018 aktiv war und rund 50 Erdbeben verursachte.

Analyse von 50 Erdbeben

Das Team konzentrierte sich auf 30-Sekunden-Fenster seismischer Daten der etwa 50 registrierten Beben. Der KI-Algorithmus entdeckte dabei spezifische „Fingerabdrücke“ – versteckte Signale, die jedem Erdbeben vorausgingen. Zusätzlich zu den seismischen Daten wurden millimetergroße Bodenverschiebungen durch globale Navigationssatellitensysteme erfasst.

Von Rauschen zu Daten

Das maschinelle Lernmodell verarbeitete diese Daten und konnte erfolgreich die Bodenverschiebung sowie den Zeitpunkt des nächsten Bebens schätzen. Die kontinuierlichen, schwachen Erschütterungen, die durch tektonische Platten verursacht werden, wurden zuvor als Rauschen betrachtet, sind jedoch reich an relevanten Informationen.

Wertvolle Einblicke für gefährdete Gebiete

Die Forschung zeigt, dass diese Signale genutzt werden können, um physikalische Eigenschaften von Verwerfungen wie Verschiebung, Reibung und Dicke zu ermitteln. Dies ermöglicht eine genauere Vorhersage von Erdbeben. Christopher Johnson, Forschungsleiter, erklärte: „Durch die Analyse dieser kontinuierlichen Signale können wir präzise Informationen über den Zustand und die Position von Verwerfungen erhalten. Diese Erkenntnisse sind universell anwendbar und könnten weltweit zur Erdbebenprognose beitragen.“

Die neuen Erkenntnisse könnten potenziell für viele gefährdete Gebiete von Bedeutung sein und die Erdbebenprognose weltweit revolutionieren.

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