Monsterwellen können bis zu 20 Meter hoch werden. (Bild: lassedesignen / Shutterstock)
Monsterwellen stellen eine ernsthafte Bedrohung für Schiffe und Bohrinseln in den Ozeanen dar. Um dieses Risiko zu mindern, haben Forscher der Universität Kopenhagen und der University of Victoria mithilfe von künstlicher Intelligenz ein mathematisches Modell entwickelt.
Es kann voraussagen, wann und wo die riesigen Wellen entstehen. Besonders nützlich ist es für Frachtunternehmen, denn die können damit risikoreiche Routen leichter vermeiden.
Dion Häfner, ein ehemaliger Mitarbeiter am Niels-Bohr-Institut und Erstautor der Studie, erläuterte das Vorgehen zur Entstehung des Modells. Die kausalen Variablen, die Monsterwellen erzeugen, wurden mit Hilfe von KI kartiert und zusammengefasst.
Ein Meer an Daten
Für die Entwicklung des Modells konnten die Forscher auf eine umfangreiche Datensammlung zurückgreifen. Diese Daten stammen von Bojen an 158 verschiedenen Orten rund um die USA, die 24 Stunden am Tag Wellenmessungen vornehmen.
Insgesamt umfasst dieser Datensatz Informationen von über einer Milliarde Wellen. Eine Monsterwelle wird dabei als eine Welle definiert, die mindestens doppelt so hoch ist wie die umgebenden Wellen. Es gibt jedoch auch Monsterwellen, die Höhen von über 20 Metern erreichen können.
Die Auswertung dieser umfassenden Daten offenbarte, dass sich mehr als 100.000 Monsterwellen im Datensatz befinden. Das entspricht ungefähr einer Monsterwelle pro Tag irgendwo auf dem Ozean. Allerdings sind nicht alle diese Wellen extrem hoch, wie Sci Tech Daily berichtet.
Es kamen einige KI-Methoden zum Einsatz
In ihrer Studie setzten die Forscher verschiedene KI-Methoden ein, darunter die symbolische Regression. Dieser Ansatz liefert eine Gleichung als Ergebnis anstatt einzelne Vorhersagen. Diese Gleichung repräsentiert das Verständnis der KI über die Kausalität der Wellenbildung.
Die Entstehung der riesigen Wellen selbst ist auf ein Phänomen zurückzuführen, das als lineare Überlagerung bekannt ist: Zwei Wellensysteme kreuzen einander und verstärken sich dabei für kurze Zeit gegenseitig.
Ein weiterer wichtiger Aspekt der Studie ist, dass der umfangreiche Datensatz sowie der entwickelte Algorithmus öffentlich zugänglich gemacht worden sind. Dies ermöglicht es Behörden, Wetterdiensten und anderen Interessierten, die Wahrscheinlichkeit von Monsterwellen vorauszusagen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.
