Présentation

Peter est le coordinateur de l'IA et de l'apprentissage machine au CEPMMT et bénéficie d'une bourse de recherche universitaire de la Royal Society qui lui permet de mener des recherches sur l'utilisation de l'apprentissage machine, du calcul haute performance et de la précision numérique réduite dans les prévisions météorologiques et climatiques. Peter s'intéresse également beaucoup à la quantification de l'incertitude des prévisions pour les systèmes chaotiques. Peter est coordinateur du projet MAELSTROM EuroHPC, chef de groupe de travail du projet ESiWACE2 H2020, et co-président d'une bourse US-INCITE pour effectuer des simulations de résolution de tempêtes à l'échelle mondiale pendant toute une saison. Avant de rejoindre le CEPMMT, Peter a rédigé sa thèse de doctorat à l'Institut Max Planck de météorologie et a travaillé comme post-doc avec Tim Palmer à l'Université d'Oxford.