SAI: Seismologie und Artifizielle Intelligenz

Erdbeben Java

Das Projekt

Unter allen Naturgewalten gelten Erdbeben als eine der verheerendsten Bedrohungen. Durch sie entstehen weltweit regelmäßig enorme menschliche und strukturelle Verluste. Auch wenn sich die Analyse- und Messmethoden in den vergangenen Jahrzehnten stetig weiterentwickelt haben, ist heute immer noch keine zuverlässige Vorhersage möglich. Zwar sind viele Indizien für eine erhöhte Erdbebenwahrscheinlichkeit bekannt, diese ermöglichen aber keine exakte örtliche und zeitliche Vorherbestimmung von katastrophalen Beben.

Durch die Bewegung und Wechselwirkung der tektonischen Platten bauen sich Spannungen in der Erdkruste auf, die zu Rissen und Verformungen (sog. Verwerfungen) führen können. Wenn die Spannungen in einer solchen Verwerfung zu stark werden, kommt es zu einer plötzlichen Freisetzung dieser Spannungen und damit zu einem Erdbeben. Eine vielversprechende Methode, ein besseres Verständnis des Spannungsaufbaus und der lokalen Bruchpunkte der Störung zu erhalten, ist die Analyse des Zeitverlaufs der seismischen Spannungen einer solchen aktiven Verwerfung. Die Analyse und Interpretation des reichlich vorhandenen seismologischen Datensatzes ist jedoch sehr zeitaufwendig und stellt eine Herkulesaufgabe dar. Die Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) auf der Basis von Deep-Learning-Algorithmen zur Erdbebenanalyse und -vorhersage hat das Potenzial, die komplexen Muster in der Stressentwicklung zu entschlüsseln.

In diesem Projekt werden Methoden der KI auf die Seismologie übertragen. Ansätze des maschinellen Lernens und des Tiefenlernens werden auf Erdbebendaten angewendet. Zu diesem Zweck werden neue KI-Methoden entwickelt, die nicht nur für das Verständnis von Erdbeben, sondern auch für andere Naturkatastrophen eingesetzt werden können. Das daraus resultierende Know-how wird auch in Lehre und Forschung genutzt werden. Darüber hinaus könnte es auf industrielle Anwendungen übertragen werden.

Projektleitung

Dr. Nishtha Srivastava

Partner am FIAS

  • Prof. Dr. Horst Stöcker
  • Dr. Jan Steinheimer
  • Dr. Kai Zhou
  • Prof. Dr. Georg Rümpker