Generalist oder Spezialist?

Mit ihrer Studie lieferten die Wissenschaftler den Nachweis, dass sich Murgänge mit seismischen Daten und maschinellem Lernen frühzeitig erkennen lassen. Der Illgraben bietet dazu ein ideales Naturlabor, und der Ansatz funktioniert dort gut. Allerdings benötigt die Methode einen umfangreichen Satz von Murgangssignalen, um den Algorithmus zu trainieren. «Solche Trainingsdaten sind woanders fast nie verfügbar», räumt der Spezialist für seismische Massenbewegungen ein.

Noch ist unklar, inwiefern der am Illgraben trainierte Detektor generell auch Murgänge in anderen Einzugsgebieten erkennen kann. Die Forschenden wollen den Algorithmus künftig so erweitern, dass er auch mit weniger oder vielleicht sogar ohne ortsspezifische Trainingsdaten auskommt.

Die Ambitionen der Forschenden gehen aber noch weiter. Der neuartige Detektor ist ein erster Meilenstein in einem übergeordneten Projekt der WSL und Swisscom Broadcast. Die Forschungskooperation, an der auch Walters Gruppe massgeblich beteiligt ist, will das Monitoring von Massenbewegungen im Alpenraum verbessern. Swisscom Broadcast entwickelt dazu eine Plattform, die Datenströme aus unterschiedlichen Quellen zusammenführt und in Echtzeit auswertet, um Naturgefahren frühzeitig zu erkennen.

Derzeit wird die Naturgefahren-​Plattform in erster Linie von Fabian Walters seismischen Sensoren sowie von Seismografen des Schweizerischen Erdbebendienstes gespiesen. Die Forschenden arbeiten daran, in Zukunft weitere relevante Datenquellen einzubinden – von Niederschlagswerten und Permafrostmessungen über seismisches Monitoring anhand von Glasfaserkabeln bis hin zu einer Vielzahl von Internet-​of-Things-Sensoren. «Um solche riesigen Datenmengen zu verarbeiten, braucht es Big-​Data-Verfahren und intelligente Algortihmen», sagt Walter. Der KI-​Detektor für Murgänge ist ein erster Schritt in diese Richtung.