KI sagt Erdbeben früh und mit erstaunlich hoher Präzision voraus

Forscher der University of Texas haben einen KI-Algorithmus entwickelt, der Erdbeben mit überraschender Genauigkeit vorhersagen kann. Bei einem Test in China lag die Trefferquote bei erstaunlichen 70 Prozent. Damit könnte eine KI in Zukunft viele Leben retten.

KI-basierte Erdbebenvorhersage

Erdbeben gehören zu den unberechenbarsten und gefährlichsten Naturkatastrophen, die die Menschheit kennt. Doch Wissenschaftler der University of Texas at Austin haben nun einen bedeutenden Durchbruch erzielt: Sie haben einen KI-Algorithmus entwickelt, der Erdbeben mit bisher unerreichter Genauigkeit vorhersagen kann.

In einem siebenmonatigen Praxistest in China konnte die künstliche Intelligenz 70 Prozent der Erdbeben korrekt prognostizieren - und das eine Woche im Voraus. Diese Leistung brachte dem Team auch den ersten Platz in einem internationalen Wettbewerb ein, an dem 600 weitere derartige Systeme teilnahmen.

Wie funktioniert die KI-basierte Erdbebenvorhersage?

Der Erfolg des Algorithmus basiert auf seiner Fähigkeit, komplexe statistische Muster in Echtzeit-Seismikdaten zu erkennen. Diese Muster wurden von den Forschern sorgfältig mit historischen Erdbebenereignissen abgeglichen. Die KI wurde mit einem fünfjährigen Datensatz seismischer Aufzeichnungen trainiert und lernte, subtile Anzeichen für bevorstehende Erdbeben im Hintergrundrauschen der Erde zu erkennen.

Während des Tests in China lieferte das System wöchentliche Prognosen mit hoher Präzision:


"Erdbeben vorherzusagen ist der heilige Gral der Seismologie", erklärte Sergey Fomel, Professor am Bureau of Economic Geology der University of Texas, dazu. Er betont jedoch: "Wir sind bislang nicht in der Lage, Vorhersagen für jeden Ort der Welt zu treffen. Aber unser Erfolg zeigt, dass ein Problem, das bisher als unlösbar galt, im Prinzip lösbar ist."

Riesiges Potenzial

Die Möglichkeit, Erdbeben zuverlässig vorherzusagen, könnte enorme Auswirkungen auf die Katastrophenvorsorge haben. Alexandros Savvaidis, leitender Wissenschaftler des Texas Seismological Network Program (TexNet), unterstreicht die Bedeutung: "Man sieht Erdbeben nicht kommen. Es ist eine Frage von Millisekunden, und das Einzige, was man kontrollieren kann, ist, wie gut man vorbereitet ist. Selbst mit einer derart hohen Trefferquote könnte man wirtschaftliche und menschliche Verluste minimieren und die Erdbebenvorsorge weltweit dramatisch verbessern."

Die Forscher sind zuversichtlich, dass in Regionen mit robusten seismischen Überwachungsnetzen wie Kalifornien, Italien, Japan, Griechenland, der Türkei und Texas die Erfolgsquote der KI noch gesteigert und die Vorhersagen auf wenige Dutzend Kilometer eingegrenzt werden könnten.

Nächste Schritte

Als nächstes planen die Wissenschaftler, den Algorithmus in Texas zu testen. Der US-Bundesstaat erlebt häufig kleinere und mittlere Erdbeben und verfügt mit dem TexNet über ein Netzwerk von 300 seismischen Messstationen sowie über sechs Jahre kontinuierlicher Aufzeichnungen - ideale Bedingungen zur Verifizierung der Methode.


Langfristig streben die Forscher eine Integration des KI-Systems mit physikbasierten Modellen an. Dies könnte besonders in Regionen mit wenigen Daten oder in Gebieten wie der Cascadia-Subduktionszone wichtig sein, wo das letzte große Erdbeben Jahrhunderte vor der Einführung von Seismografen stattfand.

Unser zukünftiges Ziel ist es, sowohl physik- als auch datenbasierte Methoden zu kombinieren, um etwas Verallgemeinerbares wie ChatGPT zu schaffen, das wir überall auf der Welt anwenden können

KI in der Katastrophenvorsorge

Die Fortschritte bei der Erdbebenvorhersage sind Teil eines breiteren Trends, bei dem Forscher, Wissenschaftler und Organisationen zunehmend auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen setzen, um die Auswirkungen von Naturkatastrophen zu mindern.

KI kann durch die zuverlässige Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit wertvolle Erkenntnisse zur Vorhersage von Naturereignissen wie Erdbeben, Überschwemmungen und Hurrikans liefern. Ferner kann KI die Katastrophenhilfe optimieren, indem sie die Verteilung von Hilfsgütern verbessert und die Entscheidungen von Einsatzkräften unterstützt.

Ein Beispiel dafür ist das xView2-Projekt des US-Verteidigungsministeriums. Hier werden ML-Algorithmen und Satellitenbilder genutzt, um die Schwere von Infrastruktur- und Gebäudeschäden in Katastrophengebieten schnell einzuschätzen - eine Aufgabe, die mit herkömmlichen Methoden Tage dauern kann, mit KI aber in Stunden oder sogar Minuten erledigt wird.

Die Entwicklung der KI-gestützten Erdbebenvorhersage an der University of Texas markiert einen wichtigen Meilenstein in der seismologischen Forschung. Auch wenn das System bislang nicht universell einsetzbar ist, zeigt es das enorme Potenzial von KI im Bereich der Katastrophenvorsorge.

Scott Tinker, Direktor des Bureau of Economic Geology, warnt jedoch vor überzogenen Erwartungen und zu großem Optimismus: "Natürlich geht es nicht nur um Ort und Stärke, sondern auch um den Zeitpunkt. Erdbebenvorhersage ist ein schwer lösbares Problem, und wir dürfen die Schwierigkeiten nicht unterschätzen."


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