KI-Vorhersage von Vulkanausbrüchen
Forscher aus Großbritannien wollen mit Computerhilfe ermitteln, wann Berge wieder Feuer spucken.
(Bild: ESA)
Jahr für Jahr brechen weltweit 60 Vulkane aus. Um Eruptionen vorherzusagen, installieren Vulkanologen Sensoren für Erschütterungen, Hitze, Gase oder Bodenbewegungen. Das kostet pro Vulkan 500.000 Euro im Jahr. Deshalb sind nur gut 100 aktive Vulkane entsprechend verkabelt. Wie zuverlässig solche Systeme sind, ist von Vulkan zu Vulkan unterschiedlich. Forscher des britischen "Centre for the Observation and Modelling of Earthquakes, Volcanoes and Tectonics" (Comet) haben nun Ansätze für ein System entwickelt, das sämtliche Vulkane weltweit abdecken kann, berichtet Technology Review in seiner Februar-Ausgabe ("Berechenbare Feuerspucker"), die ab Donnerstag am Kiosk liegt und online erhältlich ist.
Die Daten dafür sind schon länger vorhanden: Seit 2014 beziehungsweise 2016 kreisen die beiden Esa-Satelliten Sentinel 1A und 1B in einer Höhe von knapp 800 Kilometern um die Erde. Sie senden Radarwellen aus und erstellen daraus eine millimetergenaue dreidimensionale Karte ("Interferogramm") der Erde. Und da sie jeden Punkt der Erde alle sechs Tage erfassen, lassen sich aus diesen Daten Zeitreihen darüber generieren, wo sich der Boden gehoben oder ausgebeult hat – mögliche Indizien für einen bevorstehenden Ausbruch.
Eine Forschergruppe um den Vulkanologen Andrew Hooper von der University of Leeds hat einen selbstlernenden Algorithmus entwickelt, der aus all diesen Signalen diejenigen herausfiltern soll, die auf einen bevorstehenden Ausbruch hinweisen. Ihr System haben die Forscher mit Zeitreihen von mehr als zehn Interferogrammen trainiert. Mit Daten, die nicht zum Trainingsset gehörten, konnten sie unter anderem den Ausbruch des Vulkans Sierra Negra auf den Galapagosinseln im Juni 2018 korrekt vorhersagen. Bereits zwei Jahre vor der Eruption erkannte die Software eine beschleunigte Hebung des Erdbodens. "Wir erwarten nicht, mit dieser Technik die letzten Minuten vor einem Ausbruch zu erfassen", sagt Hooper. "Das wäre sehr futuristisch. Aber wir hoffen, längerfristige Vorzeichen zu erkennen."
Mehr dazu bei Technology Review Online:
(bsc)
