KI-gestütztes Erdbebenvorhersagetool sagt Nachbeben in Sekunden voraus

Ein neues KI-gestütztes Erdbebenvorhersage-Tool kann das Risiko von Nachbeben bereits Sekunden nach dem ersten Beben vorhersagen, wie neue Forschungsergebnisse der Universität Edinburgh, des British Geological Survey und der Universität Padua zeigen.

Maschinelle Lernmodelle (ML) können laut Forschern nahezu in Echtzeit vorhersagen, wo und wie viele Nachbeben nach einem Erdbeben auftreten werden.

Schnelle Prognose

Nachbeben können tödlicher sein als das ursprüngliche Erdbeben, doch die derzeitigen Methoden zur Vorhersage dieser Folgebeben benötigen mehrere Stunden, mitunter sogar Tage. Schnelle, KI-gestützte Prognosen könnten die Entscheidungsfindung hinsichtlich öffentlicher Sicherheitsmaßnahmen und der Ressourcenverteilung in Katastrophengebieten verbessern.

Forscher nutzten maschinelles Lernen (ML), um Modelle anhand von Erdbebendaten aus Gebieten zu trainieren, die regelmäßig von Erdbeben betroffen sind, darunter Kalifornien, Neuseeland, Italien, Japan und Griechenland.

Anschließend analysierten sie die Fähigkeit ihres KI-gestützten Prognosetools, die Anzahl der Nachbeben innerhalb von 24 Stunden nach Erdbeben der Stärke 4 oder höher vorherzusagen, und verglichen dessen Leistung mit dem ETAS-Modell (Epidemic-Type Aftershock Sequence), dem am weitesten verbreiteten Prognosesystem, das derzeit in Italien, Neuseeland und den USA operationell eingesetzt wird. Beide Modelle zeigten eine vergleichbare Leistung bei der Vorhersage des Nachbebenrisikos.

Das ETAS-Modell benötigte jedoch deutlich länger für die Ergebnisgenerierung – bis zu mehrere Stunden oder Tage auf einem herkömmlichen Mittelklasse-PC –, da es zahlreiche Simulationen durchführt, so das Team, im Vergleich zu nur wenigen Sekunden beim KI-gestützten Modell. Foteini Dervisi, Doktorandin an der School of GeoSciences der Universität Edinburgh und beim British Geological Survey, erklärte: „Diese Studie zeigt, dass Modelle des maschinellen Lernens innerhalb von Sekunden Nachbebenvorhersagen erstellen können, die eine vergleichbare Qualität wie die ETAS-Vorhersagen aufweisen. Ihre Geschwindigkeit und der geringe Rechenaufwand bieten große Vorteile für den operativen Einsatz:

In Verbindung mit der nahezu in Echtzeit erfolgenden Entwicklung hochauflösender, auf maschinellem Lernen basierender Erdbebenkataloge werden diese Modelle unsere Fähigkeit verbessern, seismische Krisen in ihrer Entwicklung zu überwachen und zu verstehen.“

Da ihr KI-Tool mit Aufzeichnungen vergangener Erdbeben aus Regionen mit unterschiedlichen tektonischen Gegebenheiten trainiert wurde, könnten die Modelle laut den Forschern zur Vorhersage des Nachbebenrisikos in den meisten erdbebengefährdeten Gebieten der Welt eingesetzt werden.

Quellenhinweis:

Towards a deep learning approach for short-term data-driven spatiotemporal seismicity rate forecasting, Earth, Planets and Space, November 2025. Dervisi, F. et al.