KI warnt vor Murgängen

Messungen am Murgang-​Testgelände Illgraben

Für ihre Studie wählten die Forschenden den Illgraben im Kanton Wallis. An den steilen Hängen des oberen Einzugsgebietes des Gerinnes bricht häufig Fels-​ und Erdmaterial ab – es entstehen mitunter gewaltige Geröll-​ und Schlammlawinen, die sich über zwei bis drei Kilometer durch die tief eingeschnittene Schlucht des Illgrabens wälzen. Anschliessend erreichen sie das Haupttal und legen noch einmal diese Distanz zurück, bevor sie in die Rhone münden. Die WSL betreibt am Illgraben seit gut 20 Jahren ein Observatorium mit Messstationen, um die Bildung und Bewegung von Murgängen zu studieren und ihre Masse, Dichte und Geschwindigkeit zu bestimmen.

In den 1960er Jahren wurde das untere Gerinne des Illgrabens saniert und mit mehreren Talsperren gesichert, so dass die meisten Niedergänge im Gerinne verbleiben und umliegendes Gelände, etwa die Mündung des Illgrabens in die Rhone, nicht gefährden. Da verschiedene Wanderwege nahe am Graben und durch das Gerinne verlaufen, alarmiert seit 2007 ein Frühwarnsystem vor Murgängen.

Dieses System basiert auf Sensoren im Bachbett, darunter Geophone, Radar-​ und Lasermessgeräte sowie Videokameras. Die Instrumente erfassen vorbeiziehende Murgänge zwar zuverlässig, sind aber nur im unteren Abschnittt des Tals einsetzbar, wo der Wildbach zugänglich ist. Das begrenzt die Warnzeit auf wenige Minuten.

Das Resultat: Von den 13 Murgängen und kleineren Flutereignissen, die sich im Sommer 2020 am Illgraben ereigneten, erkannte der KI-​Detektor jedes einzelne zuverlässig – ohne Fehlalarme zu generieren. «Dabei erfasste der Algorithmus bereits die ersten Erschütterungen weit oben entstehender Murgänge», betont Walter. Am Illgraben erhöhte dies die Warnzeiten um mindestens 20 Minuten im Vergleich zu bestehenden Detektionssystemen. «Das ist eine enorme Verbesserung», weiss Walter.

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.

Kooperation zur Früherkennung von Naturgefahren

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.