Die intensiven Schneefälle vor zwei Wochen führten in weiten Teilen der Schweiz zu erheblicher Lawinengefahr. Das Gewicht eines einzelnen Skifahrers oder zusätzlicher Schneefall kann einen Abbruch auf ganzen Bergabschnitten auslösen.
Das verläuft nicht geräuschlos. «Wenn eine Lawine in Bewegung ist, erzeugt sie Schallwellen und Bodenvibrationen mit spezifischen Eigenschaften», sagt die Geophysikerin Cristina Pérez gegenüber Swissinfo, dem SRG-Informationsportal für die Schweizer Community im Ausland. Sie ist Forscherin am WSL-Institut für Schnee- und Lawinenforschung SLF.
Methoden, um solche Vibrationen im Boden zu erkennen, gibt es schon länger. Seismische Sensoren lösen einen Alarm aus, sobald die Vibration einen bestimmten Schwellenwert überschreitet. Doch die Fehlerquote ist hoch. Vorbeifahrende Fahrzeuge oder Erdstösse lösen oft falsche Alarme aus.
Historische Datensätze
Mit dem Einsatz von KI hat sich dies aber verändert. Heute können rund 90 Prozent der Lawinen automatisch vorausgesagt werden. In Zukunft könnte es so möglich sein, Dörfer rechtzeitig zu evakuieren oder Strassen und Eisenbahnlinien vorsorglich zu sperren, um potenziell tödliche Unfälle zu verhindern.
Cristina Pérez und Andri Simeon, Doktorand am SLF, haben ein KI-Modell entwickelt, das in Echtzeit die Muster seismischer Lawinensignale erkennt und daraus lernt. Laut Simeon funktioniert das System ähnlich wie neuronale Netzmodelle, die mit grossen Datenmengen trainiert werden – wie zum Beispiel ChatGPT.
Simeons Modell ist darauf trainiert, fehlende Teile seismischer Signale zu rekonstruieren und die «seismische Signatur» einer Lawine zu identifizieren. So lässt sie sich von der eines Helikopters oder des Strassenverkehrs unterscheiden. «Das Modell lernt, verschiedene Signale zu erkennen, und hilft uns, sie voneinander zu unterscheiden», erläutert Simeon.
Ein grosser Vorteil des SLF-Modells besteht darin, dass es mit den seismischen Aufzeichnungen des Instituts seit 1999 trainiert wurde. Laut Pérez ist dies weltweit praktisch eine einzigartige Situation. Zusätzlich zu diesen historischen Datensätzen kann Pérez auf die Erfahrung des Instituts mit KI zur Vorhersage der regionalen Lawinengefahr zurückgreifen.
Mensch und Maschine
Aber auch KI ist nicht unfehlbar, betont Frank Techel. Er ist ebenfalls Wissenschaftler am SLF und erfahrener Lawinenprognostiker. Die menschliche Einschätzung sei nach wie vor unerlässlich. Das sei besonders dann wichtig, wenn die Lawinengefahr am höchsten ist. Denn solche extremen Bedingungen seien seltener, und darum gebe es in den Datensätzen auch weniger Vergleichswerte dazu.
Cristina Pérez räumt ein, dass auch ihr Modell Grenzen hat. So erzeugen beispielsweise kleine Lawinen Signale, die sich kaum vom Hintergrundrauschen abheben und daher von Maschinen nur schwer zu erkennen sind.
Dennoch glaubt Pérez, dass diese Modelle innerhalb weniger Jahre zuverlässig genug sein könnten, um in bewohnten Gebieten und Hochrisikozonen eingesetzt zu werden. Inzwischen haben WSL-Forschende ähnliche Ansätze entwickelt, um grosse Erdrutsche, Bergstürze oder Gletscherabbrüche zu überwachen, wie sie sich beispielsweise jüngst in den Dörfern Blatten und Brienz ereignet haben.
