KI verbessert Tsunami-Vorhersagen

Automatische Analyse von akustischen Wellen nach einem Seebeben erleichtert die Risikobewertung und kann Fehlalarme verhindern
Eine künstliche Intelligenz ermittelte Stärke und Charakteristik von vier vergangenen Seebeben über eine Analyse von akustischen Wellen.
Eine künstliche Intelligenz ermittelte Stärke und Charakteristik von vier vergangenen Seebeben über eine Analyse von akustischen Wellen.
© Bernabe Gomez & Usama Kadri
Los Angeles (USA)/Cardiff (Großbritannien) - Je schneller vor einem Tsunami gewarnt wird, desto mehr Menschen können sich in Sicherheit bringen. In besonders gefährdeten Regionen wie dem Indischen Ozean zeichnen daher zahlreiche Sensoren die Ausbreitung von Erdbebenwellen, Wellenbewegungen und Wasserpegel an den Küsten auf. Zwei Forscher aus Großbritannien und den USA haben nun ein ergänzendes Warnsystem entwickelt, dass sehr schnelle akustische Wellen nutzt, die sich ebenfalls nach einem Seebeben ausbreiten. Wie sie in der Fachzeitschrift „Physics of Fluids“ berichten, analysierten sie die Wellenmuster mit einer künstlichen Intelligenz, um das Risiko für eine Tsumani-Welle genauer abschätzen zu können.

„Akustische Wellen breiten sich durch Wasser sehr viel schneller aus als Tsunami-Wellen“, sagt Usama Kadri von der Cardiff University in Wales. Diese Wellen erreichen Geschwindigkeiten von etwa 5500, sehr schnelle Tsunami-Wellen bei 5000 Meter Wassertiefe etwa 800 Kilometer pro Stunde. Daher eignen sich akustische Wellen, um je nach Abstand zwischen dem Epizentrum eines Bebens und einer gefährdeten Küste eine Vorwarnzeit von einigen Minuten zu erreichen.

Doch nicht jedes Erdbeben unter dem Meer erzeugt einen Tsunami. Wenn sich die Gesteinsmassen in der Bruchzone horizontal aneinander vorbeibewegen, ist das Risiko eher gering. Wenn der Bruch dagegen zu einem senkrechten Versatz des Meeresbodens führt, wirkt er wie ein effizienter Wellengenerator. Dieser Unterschied in der Charakteristik eines Bebens zeigt sich auch in dem Muster der akustischen Wellen, die mit empfindlichen Sensoren, den Hydrophonen, aufgezeichnet werden können. Kadri uns sein Kollege Bernabe Gomez von der University of California in Los Angeles entwickelten daher einen Algorithmus, der automatisch die verschiedenen Wellenmuster voneinander unterscheiden kann. Fehlalarme vor einem Tsunami könnten damit vermieden werden.

Ihr auf einer künstlichen Intelligenz basierendes System wandten die beiden Forscher auf vier vergangene Beben zwischen 2009 und 2013 an. Die Aufzeichnungen der akustischen Wellen entnahmen sie der Datenbank der „Organisation des Vertrages über das umfassende Verbot von Nuklearversuchen“, die ein globales Sensornetzwerk zum Nachweis von Atombomdenexplosionen und auch Erdbeben betreiben. Tatsächlich schaffte es die automatische Mustererkennung innerhalb von etwa 20 Sekunden, Ort, Stärke und auch die Charakteristik der vier Seebeben zu bestimmen.

Dieser Ansatz liefert zusätzlich zu den bereits genutzten Sensornetzwerken und zur Satellitenbeobachtung ein weiteres Element für eine schnelle und zuverlässige Tsunami-Warnung. Über die Analyse von noch mehr Datensätzen vergangener Seebeben kann nun die automatische Mustererkennung weiter trainiert werden, um die Beurteilung der akustischen Wellen zu verbessern.

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