Seismologie und KI zur Vorhersage von Murgängen
Techniken aus der Seismologie in Verbindung mit künstlicher Intelligenz ermöglichen es nun, Murgänge 20 Minuten bis eine Stunde im Voraus vorherzusagen. Dies hat Malgorzata Chmiel, Forscherin am CNRS und an der Universität Nizza, auf der BlueArk-Konferenz im vergangenen November gezeigt. Ihr bevorzugtes Forschungsgebiet ist der Illgraben in der Region Sierre, der als Freilandlabor für die Entwicklung dieser revolutionären Frühwarnsysteme dient.
Der Wildbach Illgraben oberhalb von Sierre ist ein idealer Untersuchungsort für Wissenschaftler. In dieser Region kommt es regelmässig zu Murgängen, also sehr schnellen Massenbewegungen, die aus Gesteinsbrocken unterschiedlicher Grösse bestehen. Bis 2020 basierte das Warnsystem auf 30 im Wildbach installierten Dämmen, die mit Sensoren ausgestattet waren, um die Behörden zu alarmieren. Dieses System hatte jedoch einen grossen Schwachpunkt: einen toten Winkel im oberen Teil des Einzugsgebiets.
„Die grössten Risiken sind oft diejenigen, die man nicht sieht“, betont Malgorzata Chmiel. Genau diese Lücke soll die Seismologie schliessen. Murgänge erzeugen seismische Wellen und Bodenvibrationen, die ein charakteristisches Muster hinterlassen, das auf seismischen Aufzeichnungen leicht zu erkennen ist.
Wenn maschinelles Lernen Ordnung schafft
Die WSL (Eidgenössische Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft) hat in der Nähe des Wildbachs ein Netz von seismischen Sensoren installiert, das den Zugriff auf Daten in nahezu Echtzeit ermöglicht. Die Signale sind lange vor dem Eintreffen der Schlammlawine am ersten Damm erkennbar. Eine Schwierigkeit bleibt jedoch bestehen: Wie kann man das Geräusch einer Schlammlawine von dem unterscheiden, das von Wanderern, Kühen oder anderen Naturphänomenen verursacht wird?
Die Lösung liegt im maschinellen Lernen. «Es ist ein bisschen wie bei der Spracherkennung», erklärt die Forscherin. Ein einfacher Algorithmus wurde anhand der Kataloge der im Illgraben erfassten Murgänge trainiert. Die Ergebnisse sind überzeugend: Im Jahr 2021 wurden 13 Murgänge erkannt, darunter auch solche, die sich noch in einem frühen Stadium befanden, bevor sie sich entlang des Wildbachs ausbreiteten.
Bis zu einer Stunde mehr Zeit für Warnungen
Diese Früherkennung spart wertvolle Zeit: zwischen 20 Minuten und einer Stunde zusätzliche Vorwarnzeit. Eine Zeitspanne, die für die Sicherheit der Bevölkerung entscheidend sein kann. «Das ist ein Beweis für das Konzept der Früherkennung», bestätigt Malgorzata Chmiel.
Das Potenzial dieses Ansatzes geht weit über den Illgraben hinaus. In China wurde das in Sierre entwickelte Modell in Verbindung mit Deep Learning erfolgreich getestet. Die Methode könnte auch auf andere Naturphänomene angewendet werden: Hochwasser, starke Niederschläge, Erdrutsche oder Steinschläge. In der Region Spitze Stei, im Kanton Bern, hat das System bereits mehr als 8’000 Ereignisse erkannt.
Ein vielversprechender Weg für die Sicherheit
Trotz dieser Erfolge bleibt die Forscherin vorsichtig, was die allgemeine Anwendung des Systems angeht. Der Illgraben profitiert von idealen Beobachtungsbedingungen, die nicht überall gegeben sind. Dennoch sind die ersten Tests an anderen Standorten vielversprechend.
«Stilles Wasser ist nicht still», schlussfolgert Malgorzata Chmiel. Die Synergie zwischen Seismologie und Automatisierung eröffnet einen vielversprechenden Weg zur Verbesserung der Sicherheit angesichts von Naturgefahren. Diese Techniken, mit denen man buchstäblich hören kann, was man nicht sehen kann, stellen einen grossen Fortschritt im Umgang mit Naturkatastrophen und im Schutz der gefährdeten Bevölkerung dar.
Aufgezeichnet am 12. November 2025 während der BlueArk-Konferenz