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BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Forschende vom GFZ Helmholtz-Zentrum für Geoforschung zeigen, dass sich in Erdbebenkatalogen charakteristische Vorläufermuster erkennen lassen – mit unüberwachtem maschinellem Lernen. Das Verfahren gruppiert Seismizitätsereignisse zu sogenannten „Familien“ und identifiziert Muster, die Wochen bis Monate vor bestimmten Starkbeben auftraten. Gleichzeitig berichten die Autoren, dass nicht jedes Erdbeben solche Signale zeigt, […]