{"id":179091,"date":"2026-06-22T11:45:10","date_gmt":"2026-06-22T11:45:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/179091\/"},"modified":"2026-06-22T11:45:10","modified_gmt":"2026-06-22T11:45:10","slug":"muster-entschluesselt-koennen-wir-erdbeben-in-zukunft-vorhersagen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/179091\/","title":{"rendered":"Muster entschl\u00fcsselt: K\u00f6nnen wir Erdbeben in Zukunft vorhersagen?"},"content":{"rendered":"

\"Isometrische<\/p>\n

AUDIO: Erdbeben-Muster entschl\u00fcsselt: K\u00fcnstliche Intelligenz findet verborgene Warnsignale (1 Min)<\/p>\n

Erdbeben-Vorhersage<\/p>\n

\n Stand: 22.06.2026 13:10 Uhr<\/p>\n

Wann kommt das n\u00e4chste Erdbeben? Forscher des Potsdamer GFZ Helmholtz-Zentrums f\u00fcr Geoforschung haben ein KI-Modell entwickelt, das seismische Aktivit\u00e4tsdaten neu bewertet. Statt einzelne Ersch\u00fctterungen zu betrachten, untersucht der Algorithmus das kollektive Verhalten von Erdbeben-B\u00fcndeln. Bei mehreren historischen Starkbeben konnten so im Nachhinein klare, kritische Vorl\u00e4uferphasen identifiziert werden \u2013 ein wichtiger Schritt hin zu einer verl\u00e4sslichen Erdbebenprognose.<\/p>\n

von MDR WISSEN \/ RR<\/p>\n

Die Frage, wann und wo die Erde das n\u00e4chste Mal heftig ersch\u00fcttert wird, geh\u00f6rt zu den \u00e4ltesten R\u00e4tseln der Geowissenschaften. Da die geologischen Bruchzonen tief im Untergrund verborgen und extrem komplex aufgebaut sind, galten exakte Vorhersagen lange Zeit als unm\u00f6glich.<\/p>\n

Doch ein Wissenschaftlerteam des GFZ Helmholtz-Zentrums f\u00fcr Geoforschung in Potsdam hat nun gemeinsam mit internationalen Partnern einen vielversprechenden Weg aufgezeigt. In einer im Fachmagazin Nature Communications ver\u00f6ffentlichten Studie demonstrieren die Forscher, wie mithilfe von k\u00fcnstlicher Intelligenz verborgene Muster im Vorfeld katastrophaler Erdbeben sichtbar gemacht werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Unvoreingenommene k\u00fcnstliche Intelligenz<\/p>\n

Das Team um Sadegh Karimpouli und Patricia Mart\u00ednez-Garz\u00f3n setzte dabei auf das sogenannte «un\u00fcberwachte maschinelle Lernen». Im Gegensatz zu klassischen Methoden f\u00fcttert man die k\u00fcnstliche Intelligenz hierbei nicht mit starren Suchbefehlen oder Beispielen. Stattdessen analysiert der Algorithmus riesige Erdbebenkataloge v\u00f6llig unvoreingenommen und gruppiert \u00e4hnliche Datenstrukturen eigenst\u00e4ndig. Der Fokus liegt dabei nicht auf einzelnen, isolierten Ersch\u00fctterungen, sondern auf «Seismizit\u00e4tsfamilien». Das sind Gruppen von Erdbeben, die r\u00e4umlich ganz nah beieinanderliegen, in einem engen Zeitfenster auftreten und sich in ihrer St\u00e4rke \u00e4hneln.<\/p>\n

\"Seismographendaten<\/p>\n

Diese Zusammenfassung zu Familien ist entscheidend, um die Dynamik im Untergrund zu verstehen. «Erdbeben sind keine isolierten Ereignisse, sie beeinflussen sich gegenseitig, und zwar umso st\u00e4rker, je n\u00e4her das Bruchereignis kommt», erkl\u00e4rt Marco Bohnhoff, Leiter der GFZ-Sektion «Geomechanik und Wissenschaftliches Bohren».<\/p>\n

Das kollektive Verhalten im Fokus<\/p>\n

Die Untersuchung dieser Erdbeben-B\u00fcndel erlaubt den Experten einen tieferen Einblick in die physikalischen Prozesse vor der Katastrophe. «Durch die Analyse ihres kollektiven Verhaltens k\u00f6nnen wir besser erfassen, wie sich Spannungen in der Erdkruste vor gro\u00dfen Ereignissen aufbauen», sagt Bohnhoff. Was die Forscher zuvor bereits in stark vereinfachten Laborversuchen an Gesteinsproben erprobt hatten, mussten sie nun unter den ungleich komplexeren Bedingungen realer tektonischer Bruchzonen testen.<\/p>\n

Sie wendeten ihre Methode retrospektiv auf drei gut dokumentierte historische Starkbeben in v\u00f6llig unterschiedlichen geologischen Umgebungen an. Untersucht wurde das katastrophale Erdbeben von Kahramanmara\u015f in der T\u00fcrkei (2023) mit einer St\u00e4rke von 7,8, das an einer sogenannten Transform-Plattengrenze auftrat, wo Platten horizontal aneinander vorbeigleiten.<\/p>\n

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\"Kategorisierung<\/p>\n

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Kategorisierung von Seismizit\u00e4tsfamilien vor dem Erdbeben der St\u00e4rke MW 7,8 von Kahramanmara\u015f (T\u00fcrkei) im Jahr 2023 (gelber Stern). Die Karte zeigt die r\u00e4umliche Verteilung der Ereignisfamilien, farbcodiert nach ihrer jeweiligen Kategorie.<\/p>\n

Zudem analysierten sie das Beben von L\u2019Aquila in Italien (2009, St\u00e4rke 6,1) in einer Dehnungszone mit fragmentierten Verwerfungen \u2013 sowie das Megabeben von Iquique in Chile (2014, St\u00e4rke 8,1) an einer Subduktionszone, wo sich eine Erdplatte unter die andere schiebt. Bei all diesen Ereignissen schlug der Algorithmus an und identifizierte eine ganz spezifische, «kritische» Kategorie von Erdbeben-Familien, die dem Hauptbeben Wochen bis Monate vorausging.<\/p>\n

Diese kritischen Phasen zeichnen sich durch drei \u00fcberraschend deutliche Indikatoren aus: Die kleineren Erdbeben h\u00e4ufen und konzentrieren sich r\u00e4umlich und zeitlich immer st\u00e4rker an bestimmten Punkten, die Wechselwirkung zwischen den einzelnen Ersch\u00fctterungen nimmt massiv zu, und es kommt zu einer stark erh\u00f6hten Freisetzung seismischer Dehnung \u2013 der sogenannten Kostrov-Dehnung. Das System organisiert sich quasi im Vorfeld des gro\u00dfen Bruchs um. «Wir beobachten einen \u00dcbergang von einer relativ stabilen Hintergrundaktivit\u00e4t zu einem besser organisierten, kritischen Zustand kurz vor dem Bruch», fasst Sadegh Karimpouli zusammen.<\/p>\n

Nicht jedes Beben k\u00fcndigt sich an<\/p>\n

Eine ebenso wichtige Erkenntnis der Studie ist jedoch, dass Erdbeben-Eregnisse kein festes «Drehbuch» haben. Als die Forschungsgruppe ihre Methode auf das verheerende Amatrice-Erdbeben in Italien (2016) und das Noto-Erdbeben in Japan (2024) anwendete, verweigerten die Daten ein klares Warnmuster. Vor dem Beben in Amatrice herrschte im Erdbebenkatalog eine langanhaltende, seismische Ruhephase. Im Fall von Noto gab es zwar \u00fcber Jahre hinweg eine intensive Schwarmaktivit\u00e4t, diese entwickelte sich laut dem Algorithmus vor dem Hauptbruch jedoch nicht zu einer eindeutigen kritischen Vorl\u00e4ufer-Kategorie weiter.<\/p>\n

Das bedeutet, dass manche Bruchlinien im Untergrund v\u00f6llig lautlos versagen, ohne dass messbare Vorbeben die Katastrophe ank\u00fcndigen. Dies kann daran liegen, dass sich die Erdplatten dort prim\u00e4r durch unmerkliches, langsames Kriechen \u2013 das sogenannte aseismische Gleiten \u2013 bewegen oder dass Fl\u00fcssigkeiten im Gestein die Reibung stark ver\u00e4ndern. «Diese Variabilit\u00e4t spiegelt die Komplexit\u00e4t sowohl der \u00dcberwachungsbedingungen als auch der Erdbebenprozesse wider», sagt Patricia Mart\u00ednez-Garz\u00f3n und warnt: «Manche Verwerfungen k\u00f6nnen ohne offensichtliche seismische Warnzeichen versagen, was eine gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr die Vorhersage darstellt.»<\/p>\n

\"Vulkane<\/p>\n

Vulkanausbr\u00fcche und Erdbeben<\/p>\n

90 Prozent aller Erdbeben geschehen im Gebiet des Pazifischen Feuerrings, der sich in etwa hufeisenf\u00f6rmig an drei Kontinente anschmiegt.<\/p>\n

Ein neues Werkzeug f\u00fcr den Ernstfall<\/p>\n

Trotz dieser nat\u00fcrlichen Unterschiede besitzt das neue Verfahren einen enormen Wert f\u00fcr zuk\u00fcnftige Warnsysteme. Um den praktischen Nutzen zu belegen, simulierte das Team eine vorausschauende Anwendung. Sie f\u00fctterten die KI mit \u00e4lteren Daten einer Region und lie\u00dfen sie fortlaufend neue Messungen analysieren. Der Algorithmus berechnete dabei st\u00e4ndig die Abweichungen zu den bekannten Mustern. Sobald ein pl\u00f6tzlicher Sprung in den Werten auftaucht, signalisiert das System, dass sich das Verhalten der Verwerfung grundlegend ver\u00e4ndert hat und potenziell kritisch wird.<\/p>\n

Dieses auf Prognosen basierte System liefert zwar kein exaktes Datum f\u00fcr ein Beben, sch\u00e4rft aber das geologische Fr\u00fchwarnsystem erheblich. «Das bedeutet nicht, dass wir Erdbeben deterministisch vorhersagen k\u00f6nnen», schr\u00e4nkt Sadegh Karimpouli ein, «aber es bietet ein leistungsstarkes Werkzeug, um zu erkennen, wann sich ein Verwerfungssystem im Vorfeld eines Starkbebens anders als gew\u00f6hnlich verh\u00e4lt». Die Forscher wollen die Methode nun in Echtzeit\u00fcberwachungen praktisch nutzen. «Der n\u00e4chste Schritt besteht darin, solche Ans\u00e4tze in die Echtzeit\u00fcberwachung zu integrieren und parallel dazu noch besser verstehen, warum manche Erdbeben klare Signale zeigen, andere aber nicht.»<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"AUDIO: Erdbeben-Muster entschl\u00fcsselt: K\u00fcnstliche Intelligenz findet verborgene Warnsignale (1 Min) Erdbeben-Vorhersage Stand: 22.06.2026 13:10 Uhr Wann kommt das…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":179092,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_share_on_mastodon":"0"},"categories":[15],"tags":[39597,40933,46,40931,3937,40935,23446,40934,40928,27275,40936,376,40929,45,60,59,40927,27271,44,64,61,40930,40932,6972,63,62],"class_list":["post-179091","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-wissenschaft-technik","tag-algorithmus","tag-bruchphase","tag-ch","tag-datenkatalog","tag-erdbeben","tag-erdbebenforschung","tag-erdkruste","tag-fruehwarnung","tag-geoforschung","tag-geowissenschaften","tag-gfz","tag-ki","tag-plattengrenze","tag-schweiz","tag-science","tag-science-technology","tag-seismizitaet","tag-seismologie","tag-switzerland","tag-technik","tag-technology","tag-verwerfung","tag-vorbeben","tag-vorhersage","tag-wissenschaft","tag-wissenschaft-technik"],"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@ch_de\/116793587196793207","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179091","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=179091"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179091\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/179092"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=179091"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=179091"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=179091"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}