FRANKFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Forschungsteam der Chinesischen Akademie der Wissenschaften hat mithilfe Künstlicher Intelligenz sechs bislang unbekannte Zonen tief im Erdinneren identifiziert. Die Strukturen liegen etwa 2.900 Kilometer unter der Erdoberfläche, nahe der Grenze zwischen zähflüssigem Mantel und flüssigem Kern. Grundlage sind über 2 Millionen Erdbeben-Aufzeichnungen, aus denen ein Deep-Learning-Ansatz extrem schwache PKP-Vorl0Vorläufer-Signale herausfiltert. Das Ergebnis umfasst 174.929 qualitativ hochwertige Treffer und markiert damit Prioritziele für künftige Hochauflösungsstudien.
Es gibt Erkundungen, die sich nicht mit Bohrkernen oder Satellitenbildern lösen lassen. Wenn das Ziel dort liegt, wo der zähflüssige Erdmantel auf den flüssigen Erdkern trifft, bleibt der Blick in die Tiefe indirekt: Erdbeben senden seismische Wellen durch den Planeten, und ihre Umwege verraten, welche Materialien sie auf dem Weg stören oder umlenken. Genau diese Art von „Ultraschall“ hat ein Team um den Geophysiker Yurui Guan genutzt, um in rund 2.900 Kilometern Tiefe sechs Gebiete zu finden, die in bisherigen Auswertungen nicht sauber beschrieben waren. Die Studie veröffentlicht die Ergebnisse im Journal of Geophysical Research: Solid Earth und stützt sich dabei explizit auf KI-gestützte Mustererkennung in großen Erdbebenarchiven.
Technisch betrachtet spielt vor allem eine spezielle Wellenfamilie die Hauptrolle: PKP-Vorläufer. Hinter dem Begriff steckt ein zeitlicher Vorläufer von P-Wellen, die den Mantel durchlaufen, den Kern querziehen und beim Austritt erneut zu P-Wellen werden. Treffen diese schwachen Signale auf ungew enliche Strukturen nahe der Kern-Mantel-Grenze, werden sie gestreut und laufen leicht versetzt ein. Für die Seismologie ist das entscheidend, weil gerade solche abgelenkten, „frühen“ Anteile vor den stärkeren Hauptwellen an Messstationen an der Oberfläche aufploppen und damit Hinweise auf verborgene Zonen liefern können.
Der Engpass war bisher jedoch die Empfindlichkeit: PKP-Vorläufer sind extrem schwach. In einem Datensatz mit Millionen von Ereignissen bedeutet das, dass klassische Suchansätze schnell an ihre Grenzen kommen – nicht nur wegen der Rechenzeit, sondern auch wegen der Fehleranfälligkeit manueller oder halbautomatischer Filter. Das chinesische Team hat daher einen Deep-Learning-Algorithmus trainiert, der mehr als zwei Millionen Erdbeben-Aufzeichnungen aus dreieinhalb Jahrzehnten (1990–2024) systematisch durchsucht. Dabei sortierte das Modell nicht einfach nach „Signal ja/nein“, sondern filterte mutmaßliche PKP-Vorläufer aus dem Rauschen, während die Forschenden die Ergebnisse laufend korrigierten und den Ansatz iterativ verbesserten.
Was daraus entsteht, ist weniger eine einzelne Entdeckung als eine neue Datenlage. In der Auswertung kommen 174.929 hochwertige PKP-Vorläufersignale zusammen – mehr als zehnmal so viele wie in früheren Arbeiten zusammen. Diese Größenordnung ändert die Qualität der geologischen Rekonstruktion: Frühe Karten zeigten häufig nur isoliert wirkende Flecken, deren Lage und Bedeutung sich schwer prüfen ließ. Mit dem deutlich größeren Datensatz lassen sich Zusammenhänge wahrscheinlicher machen, und es rückt in den Fokus, dass mehrere der identifizierten Treffer möglicherweise zusammenhängende Bereiche mit größerem räumlichem Ausmaß widerspiegeln.
Weil eine direkte „Beobachtung“ in 2.900 Kilometern Tiefe ausgeschlossen ist, bleiben die Karten im Kern probabilistische Rekonstruktionen: Die KI berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Strukturen existieren, statt sie wie ein Foto sichtbar zu machen. Die Forscher formulieren daher Hypothesen, die die physikalische Beschaffenheit dieser Anomalien erklären sollen. Eine der vorsichtigen Vermutungen lautet, dass sogenannte thermochemische Haufen im Spiel sein könnten – geformt durch versunkene Plattenreste, lokale Teilschmelze, Mineralumwandlungen und Wechselwirkungen mit den sogenannten Large Low-Shear-Velocity Provinces (LLSVP). Solche Heterogenitäten beeinflussen, wie der Mantel sich bewegt und wie heißes Magma in der Nähe von Vulkanen wird; damit hängt indirekt auch die Frage zusammen, ob Eruptionen eher ruhig oder besonders heftig ausfallen.
Für die Geologie und die KI-Entwicklung in diesem Feld hat das Projekt zudem eine strategische Komponente: Die sechs neu identifizierten Regionen gelten nun als Prioritätsziele für hochauflösende Folgestudien. Die Orte reichen den Angaben zufolge von hohen Breitengraden Eurasiens über Zentralasien bis in den Südatlantik. Genau hier wird deutlich, warum sich KI nicht nur als „Beschleuniger“, sondern als neue Art von Datenauswertungsinfrastruktur versteht: Ohne die automatisierte Suche nach schwachen Signalen bleibt der Großteil der seismischen Evidenz ungenutzt. Gleichzeitig zeigt das Beispiel, wo künftige Forschung ansetzen kann, etwa beim Abgleich zwischen probabilistischen KI-Rekonstruktionen und physikalisch motivierten Modellannahmen zur Plattentektonik sowie zu Ungleichgewichten im Erdmagnetfeld.
Für Entscheider in Forschungseinrichtungen und Industrienähe bleibt vor allem die Übertragbarkeit relevant. Wenn Deep Learning in der Seismologie mit iterativem menschlichem Feedback funktioniert, lässt sich das Denkmodell auf andere „schwache Signal“-Domänen übertragen: etwa auf Sensorik in geophysikalischen Monitoring-Systemen, auf die Qualitätskontrolle großer Zeitreihen oder auf die Priorisierung von Messkampagnen. Das neue Ergebnis ist damit nicht nur ein Kartierungsupdate fürs Erdinnere, sondern ein Hinweis darauf, wie sich Datenlücken schließen lassen, ohne invasive Eingriffe. Die nächsten Schritte werden weniger im reinen „Finden“ liegen als im harten Validieren der Modelle – und darin, welche physikalischen Szenarien die beobachteten Wahrscheinlichkeitskarten am besten erklären.
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