Forscher entwickeln Deep-Learning-Modell, das die Erdbebenvorhersage revolutionieren könnte!

Bei der Vorhersage von Nachbeben gibt es eine bahnbrechende Entwicklung, die die Art und Weise, wie wir seismische Aktivitäten vorhersagen, grundlegend verändern könnte.

Im Gegensatz zu traditionellen Modellen wie dem Epidemic Type Aftershock Sequence (ETAS) Modell, zeichnet sich das neue RECAST durch die Verarbeitung großer seismischer Datensätze aus

Die Universität von Kalifornien hat eine bahnbrechende Entwicklung in der Nachbebenvorhersage vorgestellt, die die Art und Weise, wie Wissenschaftler in Zukunft seismische Aktivitäten vorhersagen, grundlegend verändern könnte.

Das neue und innovative Modell mit dem Namen Recurrent Earthquake foreCAST (RECAST) nutzt Deep Learning zur Vorhersage von Nachbeben. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen wie dem ETAS-Modell (Epidemic Type Aftershock Sequence) zeichnet sich RECAST durch seine Fähigkeit aus, große seismische Datensätze zu verarbeiten.

Man geht davon aus, dass die Deep-Learning-Fähigkeiten des Modells den Weg für die Nutzung verschiedener Datenquellen bei seismischen Vorhersagen ebnen werden.

Das ETAS-Modell wurde in einer Zeit entwickelt, in der es nur wenige Beobachtungen gab, sodass es sich weniger gut an die umfangreichen und detaillierten Erdbebenkataloge von heute anpassen ließ. Moderne Datenspeicher und empfindliche Geräte haben jedoch zu Katalogen mit Millionen von Erdbeben geführt, die das ältere Modell überfordern. Die Überlegenheit des RECAST-Modells liegt in seiner Fähigkeit, diese großen Datenmengen mit Leichtigkeit zu verwalten.

Simulation von Erdbeben-Nachbeben

Um die Wirksamkeit des Modells zu testen, simulierten die Forscher Erdbebenkataloge mit einem ETAS-Modell und testeten anschließend das RECAST-Modell mit echten Daten aus dem südkalifornischen Erdbebenkatalog. Sie fanden heraus, dass das RECAST-Modell - das kontinuierlich lernt - mit zunehmender Datenmenge ETAS bei der Nachbebenvorhersage bei weitem übertraf. Außerdem benötigte es weniger Rechenaufwand und Zeit für größere Datensätze.

Man geht davon aus, dass die Deep-Learning-Fähigkeiten des Modells den Weg für die Nutzung verschiedener Datenquellen bei der seismischen Vorhersage ebnen und letztlich die kontinuierlichen Bodenbewegungsaufzeichnungen nutzen werden.

Das maschinelle Lernen wurde in den letzten Jahren in gewissem Umfang für die Erdbebenvorhersage erforscht, stieß aber bisher auf Grenzen. Die jüngsten Fortschritte beim maschinellen Lernen haben jedoch dafür gesorgt, dass RECAST genauer und anpassungsfähiger ist, was es zu einer realistischeren Option für Wissenschaftler macht.

Die Forscher sind daher der Meinung, dass die Flexibilität des Modells neue Wege für die Vorhersage eröffnet, indem Informationen aus verschiedenen Regionen zusammengeführt werden können, um die Vorhersagen in weniger untersuchten Gebieten zu verbessern.

Es wird davon ausgegangen, dass die Deep-Learning-Fähigkeiten des Modells den Weg für die Nutzung verschiedener Datenquellen bei der seismischen Vorhersage ebnen werden, wobei letztlich kontinuierliche Bodenbewegungsaufzeichnungen genutzt werden sollen.

Darüber hinaus glauben die Forscher, dass das Potenzial von RECAST die Erdbebenvorhersage revolutionieren und die Diskussion über künftige Anwendungen anregen könnte, was möglicherweise dazu beitragen könnte, Leben zu retten.