Theoretische Physik – Gruppen
Unter allen Naturgewalten gelten Erdbeben als eine der verheerendsten Bedrohungen. Durch sie entstehen weltweit regelmäßig enorme menschliche und strukturelle Verluste. Auch wenn sich die Analyse- und Messmethoden in den vergangenen Jahrzehnten stetig weiterentwickelt haben, ist heute immer noch keine zuverlässige Vorhersage möglich. Zwar sind viele Indizien für eine erhöhte Erdbebenwahrscheinlichkeit bekannt, diese ermöglichen aber keine exakte örtliche und zeitliche Vorherbestimmung von katastrophalen Beben.
Unsere Gruppe überträgt Methoden der KI auf die Seismologie, dabei werden Ansätze des maschinellen Lernens und des Tiefenlernens auf Erdbebendaten angewendet. Zu diesem Zweck werden neue KI-Methoden entwickelt, die nicht nur für das Verständnis von Erdbeben, sondern auch für andere Naturkatastrophen eingesetzt werden können. Das daraus resultierende Know-how wird auch in Lehre und Forschung genutzt werden. Auch die industrielle Anwendung soll überprüft werden.
News
Neuigkeiten
- 6 April 2022 - Pre-print available CREIME: A Convolutional Recurrent model for Earthquake Identification and Magnitude Estimation
- 6 April 2022 - Pre-print available Deep Learning-based Small Magnitude Earthquake Detection and Seismic Phase Classification
- 16 March 2022 - Research Article publishesd Automated Seismo-Volcanic Event Detection Applied to Stromboli (Italy)
Mitglieder
Claudia Quinteros Cartaya
Postdoc
Büro: 3|403 (FIAS)
Tel.: +49 69 798 47698
Abel Daniel Zaragoza Alonzo
Doktorand/in
Patrick Laumann
Masterstudent/in
Büro: 3|102 (FIAS)
Tel.: +49 69 798 47628
Javier Quintero Arenas
Bachelorstudent/in