Pondera is op zoek naar een gemotiveerde masterstudent voor de ontwikkeling van een model voor hindcasting en weersvoorspelling op basis van machine learning met behulp van opensource bronnen. Momenteel worden numerieke weersvoorspellingsmodellen (NWP-modellen), zoals ERA5 en MERRA-2, veel gebruikt. Deze modellen werken echter met een lage resolutie, wat hun effectiviteit beperkt bij het nauwkeurig modelleren van windenergieproductie en zogeffecten. Geavanceerde technieken, zoals Computational Fluid Dynamics (CFD), Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) en Large Eddy Simulations (LES) bieden een betere nauwkeurigheid, maar vereisen veel rekenkracht en lange runtimes. Dit project heeft als doel het potentieel van machine learning (ML) technieken te onderzoeken om weersvoorspellingen te verbeteren, gebruikmakend van state-of-the-art open source ML modellen zoals FourCastNet, Pangu-Weather en GraphCast.

Over Pondera 

Pondera is opgericht in 2007 en sindsdien zijn we koploper op het gebied van duurzame energieoplossingen. Als relatief jong bedrijf beschikken we over een schat aan ervaring en zijn we toegewijd aan het oplossen van uitdagingen op het gebied van energie, klimaat en milieu. Ons werk varieert van kleine initiatieven tot wereldwijde projecten in onshore en offshore windenergie, zonne-energie, waterstof en energieopslag. In 2024 heeft Pondera de krachten gebundeld met Royal HaskoningDHV, een onafhankelijk internationaal ingenieursbureau dat sinds 1881 voorop loopt op het gebied van duurzame ontwikkeling en innovatie. Samen combineren we engineering, ontwerp en consultancy met innovatieve technologie om wereldwijd te innoveren op het gebied van duurzaamheid.

Project overzicht

Dit project richt zich op de ontwikkeling van een ML-gebaseerde aanpak voor zowel hindcasting als weersvoorspelling, met de nadruk op offshore windomgevingen. Het ontwikkelde model zal worden vergeleken met traditionele numerieke modellen zoals CFD, LES en RANS, en met real-world metingsdata.

Jouw rol

We zijn op zoek naar een gemotiveerde en teamgerichte student om ons team bij Pondera te versterken, waar je een belangrijke rol zult spelen in het verbeteren van voorspellingen voor duurzame energie. Jouw verantwoordelijkheden omvatten:

• Identificeren en implementeren van geschikte machine learning algoritmen voor weersvoorspellingen. 
• Voorbereiden en bewerken van trainings- en testdatasets van meteorologische gegevens en gegevens van windparken. 
• Trainen, testen en optimaliseren van ML-modellen voor hindcasting en voorspelling van offshore windparkomstandigheden. 
• De prestaties van ML-modellen vergelijken met die van CFD, LES, RANS en real-world meetdata.

Wij verwelkomen kandidaten met

• Een academische studieachtergrond op masterniveau in engineering, informatica, natuurkunde of een verwante discipline. 
• Programmeervaardigheden in Python, PyTorch en JAX of andere relevante talen. 
• Kennis van, en eventueel ervaring met, modellen voor machine learning en hun toepassingen.
• Bekendheid met computationele modelleringstechnieken voor vloeistofdynamica. 
• Sterke analytische, probleemoplossende en probleemoplossende vaardigheden. 
• Interesse in weermodellen en hernieuwbare energietechnologieën, met name wind- en zonneparken. 
• Goede schriftelijke en verbale communicatievaardigheden in het Engels.

Wat bieden wij?

• Een modern kantoor naast het Centraal Station van Arnhem.
• Samenwerking met een team van deskundige professionals
• Professionele ontwikkeling in een groeiende organisatie en markt
• Goede arbeids- of stagevoorwaarden

Interesse?

Stuur de volgende documenten per e-mail naar Sophie Broekers op s.broekers@ponderaconsult.com: 

• Begeleidende brief met motivatie en geschiktheid voor het project. 
• Curriculum Vitae (CV). 
• Een verklaring van persoonlijke onderzoeksinteresse.