Tsunamis: KI warnt anhand von Schallwellen
Mit Unterwassermikrofonen und Software auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) haben Forscher der University of California, Los Angeles und der Cardiff University ein Tsunami-Frühwarnsystem entwickelt. Dieses soll schneller und zuverlässiger sein als die bisher eingesetzten Exemplare.
25.05.2023
Es beruht darauf, dass Unterwasserbeben, die oft derartige Springfluten auslösen, Schallwellen erzeugen, die sich im Wasser etwa sechsmal schneller ausbreiten als die Energie des Wassers selbst, die in flachen Küstengewässern gewaltige Wellen auslöst.
Signatur von Atombombentests
„Die Schallwellen enthalten Informationen über den Ausgangsort. Sie können an entfernten Orten, sogar Tausende von Kilometern von der Quelle entfernt, aufgezeichnet werden. Die Ableitung analytischer Lösungen für das Druckfeld ist ein Schlüsselfaktor in der Echtzeitanalyse“, sagt Usama Kadri, Mathematiker und Ingenieurswissenschaftler an der Universität in Cardiff. Unterwassermikrofone, auch Hydrophone genannt, sind in großer Zahl weltweit installiert, um Atombombentests zu erfassen.
Das Zentrum des Erdbebens wird mithilfe der Triangulation von mindestens drei Mikrofonen ermittelt. KI-Algorithmen ermitteln daraus die Stärke des Bebens und die auf das Wasser übertragene Energie, die entscheidend für die Bildung eines Tsunamis ist. Denn nicht jedes Seebeben löst eine katastrophale Flutwelle aus. Die Erfassung der Schallwellen verringert zudem die Zahl der Fehlalarme, heißt es.
KI identifiziert Tsunamigefahr
Die Forscher haben ihren Algorithmus anhand von früher erfassten Schalldaten getestet und dabei festgestellt, dass dieser die Erdbebenparameter fast augenblicklich mit geringem Rechenaufwand beschreibt. Die Ingenieure haben daraufhin das Modell verbessert, indem sie zusätzliche Informationen einbezogen, um die Genauigkeit der Tsunami-Charakterisierung zu erhöhen.
Die Arbeit zur Vorhersage des Tsunami-Risikos ist Teil eines größeren Projekts zur Verbesserung von Gefahrenwarnsystemen. Die Tsunami-Klassifizierung ist ein Backend-Aspekt einer Software, die die Sicherheit von Offshore-Plattformen und Schiffen verbessern kann.
In besonders gefährdeten Regionen wie dem Indischen Ozean sind bereits zahlreiche Sensoren installiert, die die Ausbreitung von Erdbebenwellen, Wellenbewegungen und Wasserpegel an den Küsten aufzeichnen. Die Vorwarnzeit liegt jedoch lediglich im Bereich von einigen Minuten, was für wirkungsvolle Evakuierungsmaßnahmen meist nicht ausreicht.
