CERN Günlükleri - Kapanış

CERN macerasının artık sonuna ulaştım sayılır; önümüzdeki hafta başında yapılacak genel toplantı ve orada yapacağım sunumun ardından burada yapacağım tüm işler tamamlanmış ve çarşamba günü Türkiye'ye dönmek için hazırlıklara başlamış olacağım. Son iki hafta geçen yazılarda da bahsettiğim üzere epey yorucu ve koşturmalı geçtiğinden arada bir haftayı atlamış oldum ama bu yazıyla birlikte toplam dokuz yazı ile CERN Günlükleri'ni de tamamlamış oluyorum.

Bu yazıda bu hafta şunu yaptım, şununla uğraştım diye yazmaktan ziyade biraz daha genel değerlendirme, genel gözlemlerim ve çoğu 'kendime notlar' şeklinde birkaç şeyden bahsetmeye niyetliyim. Hadi başlayalım!

• Böylesi uzun süreli bir "yurt dışı araştırma" deneyimi olarak bu benim için bir ilkti. Geçmiş senelerde çeşitli vesilelerle, çoğu zaman konferanslar ve yaz/kış okulları amaçlı yurt dışında enstitüleri ziyaret etmişliğim vardı fakat bunlar hep kısa süreli ve oturup çalışmaktan ziyada pasif bir şekilde dinleyip katıldığım etkinliklerdi. Bu kadar uzun süre Türkiye'den de uzak kalmamıştım ve bunun farklı farklı etkileri oldu elbette değineceğim. Fakat öncelikli odaklanacağım şey CERN'ün kendisi. Devasa bir organizasyon olarak içinde binlerce araştırmacı barındıran böylesi bir yerin parçası olmak, buradaki çalışmaların içine dahil olmak için benim için müthiş bir deneyimdi. Burada geçirdiğim iki ay süresince yaptıklarımla ilerleyen zamanlarda da döndüğümde ve önümüzdeki yıllarda da devam edecek çalışmalar için ilk adımları atmış, proje ekiplerine dahil olmuş oldum. Bu benim yıllardır hayalini kurduğum, gerçekleşmesi için sürekli çabaladığım fakat şu güne kadar da çeşitli sebeplerle gerçekleşmemiş bir hayalimdi, gerçekleştirmiş oldum. Yıllardır okulda çoğu zaman etrafımda birkaç kişiyle, kendimizce yada araştırma yapmaya niyetlendiğinde gene en fazla danışmanınla yapabildiklerinin yanında burada yüzlerce insanın koordine bir şekilde emek verdikleri, sürekli çalışarak ilerleme kaydettikleri bir ortam benim için yeni bir şeydi. Şu iki ayda, yüksek lisansa başladığım zamandan bu yana (ki yaklaşık 1.5 yıl oluyor) toplam çalıştığımdan daha fazla çalıştım desem yeridir. İşin ilginç yanı bu kadar çalışmanın onda biri için Türkiye'de korkunç bir irade ve kararlılık göstermem gerekirken burada her şey neredeyse kendiliğinden gerçekleşti. Sonuçta dolu dolu bir iki ayı çalışarak ve yeni şeyler öğrenerek, buradaki projelerin detaylarını keşfederek geçirdim.

Üzerinde çalıştığımız KWISP opto-mekanik sensörünün yeni versiyonunun büyük bir kısmını tamamlayıp ekip olarak verdiğimiz keyif pozu!

• CAST deneyiyle büyük bir deneysel çalışmanın operasyonel olarak nasıl çalıştığını fazlasıyla deneyimleme şansım oldu. Geldiğim zaman aralığı deneydeki birçok dedektörün ve mekanizmanın bakım ve yükseltme zamanına, yaza denk geldiği için böyle oldu ama hiç de fena olmadı. Olayın fiziğine yavaş yavaş girmeye niyetli olduğum bir deneyin fiziksel ve mekanik olarak nasıl çalıştığı, nasıl işetildiği konularında birçok şey öğrendim. Bunların her birinin lisans eğitimimdeki 'masaüstü deney'lerden çok çok büyük ölçekte olması ilk etapta bir 'korku' hissi uyandırsa da deneydeki kişilerin, yıllardır yapageldikleri gibi, yeni kişileri entegre etmek için harcadıkları çaba ve öğrettikleri şeyler sayesinde eğer biraz gayretliysen birkaç ay içinde birçok konu hakkında fikrin olabiliyor. Bu ay kısa bir süreyle veri almaya başlamamızla birlikte geçen hafta yaptığımız haftalık toplantıda bunu fark ettim; oldukça kısa bir sürede deneydeki işlerin nasıl yürüdüğünü, nelerde problem olduğunu, nasıl çözülmesi planlandığını falan öğrenmeye başlıyorsun. O gün o odada deneye katkı veren ve şu an CERN'de olan kişiler vardı ve orta büyüklükte bir odaya sığabiliyorduk. O odadaki herkesin görevini, ne yaptığı ilk başlardaki gibi bir bilinmez gibi değil; ben de artık o ekibin bir parçası gibi hissettiğim için fazlasıyla aşina olduğum bir şey olduğunu hissettim. Bunda deneyin ölçeğinin küçük olması ve deneydeki kişilerin gerçekten müthiş samimiyetlerinin büyük etkisi var.

• ATLAS deneyi konusuna gelirsek, ölçek olarak korkunç büyük bir deneyden bahsediyoruz. Deneyin bir bölümündeki sadece bir alt dedektörün bile beşin üzerinde farklı çalışma grubu var ayrı ayrı. Bir karınca kolonisi gibi ve kaçınılmaz olarak hiyerarşik. Bir göreviniz olduğunda bu görevin uzmanları ile bir şekilde koordine olarak görevi yürütüyorsunuz ve düzenli olarak (günlük/haftalık) toplantılarla rapor veriyorsunuz. Bu toplantıların çoğuna Dünya'nın dört bir yanından insanlar da katılıyor ve toplantı salonunda CERN'de beş-altı kişi varken online olarak bağlanan 15-20 kişi oluyor, çoğunun yüzünü dahi görmüyorsunuz. Ortadaki iş gerçekten 'büyük bilim' dedikleri türden. Karmaşıklık olarak ise birbirine bağlı alt komponenetlerle birlikte sistemin tümüne hakim olmak neredeyse hayal; ucundan azıcık bir şeyler öğrenip dönebildiğim için kendimi şanslı hissediyorum. Yaptığım iş veri kalitesi kontrolü gibi neredeyse rutin bir işti fakat burada yaptıklarımı çat-pat 'anlamak' adına dahi sarf ettiğim zaman oldukça fazlaydı. Bu da farklı bir deneyimdi elbette ve böylesi büyük bir şeyin parçası olmak aynı zamanda iyi de hissettiriyor. Türkiye'ye döndüğümde bazı haftalar uzaktan dahil olup veri kalitesi nöbetleri tutmaya devam edeceğim.

• Çalışma konusundan devam edersek, bölümde araştırma görevlisi olduğumdan beri kendime hedeflediğim düzenli bir şekilde ofise gelip, gün boyunca geçen onca zamanı işlerime ve çalışmalarıma ayırıp geri kalan zamanda da kafama esen şeyleri yapmak gibi bir hayalim vardı; bir senedir başarısızlıkla sonuçlanan. Burada bunu aştığımı hissediyorum. Her sabah 'işe' gider gibi kalkıp saat dokuzda ofiste kahveni alıp çalışmalara gömüldüm hemen her gün, eğer o gün deney alanında çalışmıyorsak; ki o zamanlar da gün boyunca sürekli çalışıyor olmanın, bir şeyler üretiyor olmanın verdiği hisle diğer günler için de bir pozitif geri besleme etkisi oluşuyor. Aslında mesai saati mantığına baktığınızda 9-5 arası insanın biyolojik olarak da oldukça verimli geçireceği bir zaman, gün ışığının da etkisiyle. Bunu döndüğümde de aynı şekilde devam ettirmeyi umuyorum ama bunu gerçeklemeye çalışacağım ortamla arada korkunç büyük farklar olacak: işe bisikletimle yemyeşil manzara eşliğinde değil, araba gürültüsü eşliğinde gidiyor olacağım, etrafımdaki insanlar genelde fizik değil gerzek gerzek ya başka insanlar hakkında ya da ucuz siyaset hakkında konuşuyor olacak; yapacağım işlerde herhangi bir denetleme, kalite-kontrol mekanizması olmadığı için kendi kendine sürekli bir iç motivasyon yaratma ihtiyacı duyacağım, vs vs… Kendimi bir şekilde izole etmenin yolunu bulmam gerekecek kısacası...

• Çeşitli nedenlerle aralarda oluşan boşlukları yıllardır niyetlendiğim fakat bir türlü başına oturup odaklanıp kararlılıkla halledemediğim 'ileri programlama yöntemleri' öğrenerek doldurdum. Basit script'lerin ötesinde biraz daha 'nesne yönelimli' yöntemler kullanarak biraz daha karmaşık, ileride büyük simulasyonlar ve büyük veri analizleri yapabilmek için gereken birçok şey öğrendim. Bu konularla ilgili katıldığım Almanya'daki GridKa okulunda olayın programlamasının yanında yüksek performans için gerekli donanıma dair de epey fikir sahibi oldum. Tüm bunlarla birlikte buraya gelmeden önce yavaş yavaş dikkatimi ve ilgimi çekmeye başlayan 'yapay öğrenme' (machine learning) konusuna da burada eğilme fırsatı yakaladım boş zamanlarımda. Şu anda tüm dünyayı sallayan bu kavramı uzaktan izlemek yerine, geçmişteki istatiksel mekanik, dinamik sistemler gibi alanlardaki ufak çaplı deneyimimden yola çıkıp doğrudan içine dalarak keşfetme niyetindeyim. Buradan çıkacak olası uygulama fikirleri ise beni şimdiden heyecanlandırıyor. Bu dönem birinin alacağım ve diğerini de takip edeceğim iki yapay öğrenme ders için de şimdiden sabırsızlanıyorum.

• Buradayken aynı zamanda Türk Astronomi Derneği Bülteni Gökyüzü'nün Temmuz-Ağustos'16 sayısını online ve basılı olarak yayınladık. Basılı olarak yayınladığımız bu ikinci sayı Erzurum'da yapılan Ulusal Astronomi Kongresi'nde her bir katılımcıya dağıtıldı. Aynı zamanda buradaki çalışmalarımızı danışmanım ve deneydeki araştırmacılarla birlikte ele alacağımız yazılarımızın yer alacağı 'CERN'de Astrofizik Çalışmaları' özel sayısı için ilk adımları attım, projenin baş sorumlularıyla bir saat röportaj  gerçekleştirdim. Kasım-Aralık'16 sayısı olarak hazırlıklarını yaptığımız CERN sayısı için epey iddialı geliyoruz kısacası.

• Burada yaşama konusuna gelirsek; dediğim gibi ilk defa Türkiye'den bu kadar uzun süre uzak kaldım, ki iki ay birçok kişinin deneyiminin yanında nereyse önemsiz muhtemelen, ama bulunduğum tarihler epey büyük bir fark yarattı. Zira memleketi sallayan darbe mevzusunun bir gün sonrasında yurt dışına çıkmaya çalışarak zarla zorla bir şekilde gelebildim; planım arada bir kere dönüp ailemi, kız arkadaşımı görüp belki kısa bir tatil yapmaktı fakat bu mümkün olmadı. Gitmek için bir nedenin olmasa dahi 'istesen de gidemeyeceğini' bilmek hiç de iyi bir his değilmiş bunu gördüm. İlk zamanlar olayların gerçekleşme şekli, yurt dışındaki araştırmacıların geri çağrılma durumları falan derken ülkesi arkada yanarken uzaktan çaresizce seyreden, fakat bir taraftan da yaptığı işler nedeniyle de burada olması gereken bir insanın hisleri.. Orada olmam bir şey değiştirmeyecekti elbette, canımın daha da fazla sıkılmasını neden olmaktan başka ama işte o 'istesen de gidememe' hali feci bir sıkışmışlık hissi yaratıyor insanda. Geçmişte yurt dışında tanıştığım İranlı insanlardan dinlemiştim bu gibi hikayeler, bunun bir versiyonunu yaşadım gibi sanki; bir şeyler ne kadar düzeldi, ne kadar düzelecek bilmeden geri dönüyoruz işte..

• Yaşam, hayat derken gene dönüp dolaşıp siyasete girdik işte… Buradaki hayatın ritmiyle bu kaygılarımızı karşılaştırdığımızda arada dağlar kadar fark olduğunu söyleyebilirim. Ben burada Hobbes'un Leviathan'ındaki 'Toplumsal Sözleşmesi'nin gerçekte yaşayan halini buldum; insanların sosyal ilişkilerinden, tamamen tanımadıkları bir insana karşı takındıkları tavra kadar, birbirlerine tahammüllerinden, hayatın küçük detaylarına özenlerine, yaşama ve mutlu olma becerilerine ağzım açık şahit olarak geçirdim günlerimi. Birbirine bağıran, ters ters bakan, laf atan bir insana, anlamsızca korna çalan bir arabaya rastlamadım. Eğer karşıdaki insanların dilini öğrenecek kadar kültürüne saygı duymak ve dahil olmak için çaba sarf ediyorsanız kimsenin size diyeceği bir şey yok; diğer türlü dese de anlayacak haliniz yok zaten. Buraya gelen Türklerin hemen hiçbiri dil öğrenmek için zerre çaba sarf etmiyor örneğin… Bir diğer konu da ulaşım olarak bisiklet elbette; burada aldığım bisikletle sürekli gidip geldim çalıştığım yere ve zaten her yerde ayrı bisiklet yolları var, üstüne eğer bisikletinizle normal yola girerseniz siz normal bir araç olarak kabul edilip öyle muamele görüyorsunuz. Hiç kimse sizin dibinizden geçip sizi öldürmeye kalkmıyor örneğin; eğer şerit izin vermiyorsa paşa paşa arkanızdan sizin hızınızla takip ediyor, sollayabileceği noktada sinyal verip sizden en az 2 metre uzaktan geçiyor. Şimdi diyorsun ki bu da insan, bizim trafiktekiler de insan (mı acaba?). Son bir senede İstanbul'da bisiklete binmekten gittikçe daha da korkar hale gelmiştim, şimdi burada alışıp geri döndüğümde yaşayacağım travmanın haddi hesabı yok muhtemelen.

• Yaşadığım yer CERN'de çalışan birçok kişinin ev/oda kiralayıp kaldığı İsviçre sınırında, Fransa bölgesinde Saint Genis Pouilly adında bir kasaba. İsviçre ve Fransa'yı ayıran uzun Jura dağlarının eteklerine kurulmuş ufak kasabalardan biri. Kasaba demişken bizim hiçliğin temsiliyetleriyle karıştırmayın, merkezinde büyük bir kültür merkezi, doğduğum şehirdekinden büyük kütüphanesi, sosyal tesisleriyle kendi kendine fazlasıyla yetebilen bir yer. En güzel yanı dağın eteklerinde olduğu için yemyeşil olması. Uzun zamandır özlemini çektiğim şehirden uzak kasaba havası, sessizlik, doğa konularında fazlasıyla tatmin olarak geri dönüyorum. Kasabaların arasında bisikletimle yüzlerce kilometre yaptım herhalde ve her birinin içinden geçerken evlerin düzen ve mimarilerine ağzım açık kalarak şahit oldum; ancak GEO dergisinde falan görebileceğim güzellikle manzaralar eşliğinde güzel yollarda bisiklet sürdüm ve bunun keyfini çıkardım. Bunları bırakıp Cenevre merkezine üç defa falan indim herhalde, inme ihtiyacı bile hissetmedim. Şimdi döndüğümde İstanbul'da karşılaşacağım manzara için kendimi hazırlamaya başladım...

• Buradayken ilk ay işlerin az yoğunluğunu fırsat bilip hafta sonları yaptığım geziler benim için müthiş motive edici ve yepyeni deneyimler oldular benim için. Avrupa'ya uzun süreli gittiğimde yapmayı mutlaka kafaya koyduğum tren yolculuklarını İsviçre'nin muazzam tren sistemi ile deneyimlemiş oldum. İsviçre'nin en büyük şehirlerinin yanında farklı olarak Avusturya ile komşu Lichtenstein'ı da görmüş oldum, artık gözüm açık gitmem :) Her tren seyahatimde yıllardır ağzımın suyu akarak izlediğim BBC'nin müthiş serisi Great Continental Railway Journeys'in müziği arka fonda sürekli çalıyordu resmen!

... ve böylece bir  yazı dizimizin daha sonuna geldik. Her haftanın sonunda olabildiğince yetiştirmeye çalışıp paylaşmaya çalıştığım CERN Günlükleri bu yazıyla sonlanıyor. Zaman olarak kısa belki ama içine sığdırdıklarımla oldukça uzun geçen bir macera oldu benim için. Buradan deneyimlerimi paylaşıp ileride bu tip çalışmalar yapmak isteyen kişilere ilham ve bilgilendirici, yönlendirici bir şey bırakmak istedim. Bu yazılarla birlikte etrafımda tanıdığım ve tanımadığım birçok kişiden güzel dönüşler aldım. Yazının sonuna kadar gelmiş 'sadık okuyucu' olarak sizden ufak bir yorum istesem çok şey istemiş olmam değil mi?

Selamlar!
Arif

CERN Günlükleri - Sekizinci Hafta

CERN'e gelişimden beri düzenli olarak yazdığım günlüklerin sekizinci hafta yazısı ile devam ediyoruz. Sayılı gün çabuk geçer derler; artık son demlerim burada, iki hafta sonra dönüyorum. Artık yavaş yavaş 'inişe geçiyoruz' belki ama işlerin temposu tam tersine epey bir zirve yaptı son zamanlarda; bu yazının gecikmesi de büyük ölçüde bu yüzden.

Bu hafta CAST uzun bir aradan sonra veri amaya başladı; bu da deneyde görev yapan öncelikli olarak master ve doktora öğrencilerinin düzenli olarak veri alımı nöbetlerine katılıyor olmaları anlamına geliyor. Magnet içinde bulunduğu bina ve üzerinde bulunduğu yönlendirme sistemi nedeniyle Güneş'i doğarken ve batarken yaklaşık 1.5 saat gözleyebiliyor, dolayısıyla bizim de nöbetler sabahın köründe başlıyor. Gözlemleri yapılan axion ve chamilion parçacıkları oldukça zayıf etkileşen parçacıklar olduklarından, hatta Güneş ufkun üzerine çıkmadan önce magneti Güneş'in bulunduğu yöne çevirip aramızda Dünya'nın içinden geçip gidenleri de gözlemeye çalıştığımız için saat 05:00-05:30 gibi deney alanında olmamız gerekiyor. Elimizde bir 'checklist' ile genel olarak magnetin sıcaklığı, basınç sensörleri, valflerini kontrol edip magneti yönlendiren motorları aktive ediyoruz; gözlem sırasında sürekli magnet etrafında dolaşarak her şeyin yolunda olduğundan emin olmaya çalışıyoruz. Devasa bir mıknatısı oldukça yavaş bir şekilde hareket ettiriyor olsanız da üzerindeki dedektörler, sensörler, soğutma üniteleriyle korkunç karmaşıklığa sahip bu sistemin sorunsuz bir şekilde çalıştığından ve hareket ettiğinden emin olmamız gerekiyor


CAST deneyinde magnet hareket edip Güneş'i takip ederken çekilmiş görüntüler

Bahsi geçen iş deneyin operasyonel işlerinden biri; deneye katkı veren herkesin bir şekilde sorumluluk alarak yıl içerisinde bir şekilde nöbetlere katkı vermeleri bekleniyor. Bu hafta beş gün boyunca sabah 04:00'te uyanıp deney alanına geçmek her ne kadar biyolojik saatimi tamamen bozmuş olsa da bu hafta magnet üzerindeki bir dedektörün bakımı nedeniyle ara verilmesi sonucu yavaş yavaş toparlanıyorum. Saat 09:00'da nöbetten çıkıp kampüse geldiğimde etrafta daha yeni güne başlayan insanları görüp, kendimin yaklaşık 5 saattir çalışıyor olduğumu fark edince, önümüzde daha uzun bir gün olduğunu bilmek farklı hissettiriyor. Erken kalmak ilk etapta bir taraftan zor ve yorucu olsa da biraz zorlayıp alışkanlık haline getirilebilse ne kadar iyi değerlendirilebileceğini düşünüyorum kendi kendime...

Bu hafta ayrıca CERN'de bizim deneyden birçok kişinin de katkı verdiği oldukça ilginç bir konferans vardı: 'Physics Beyond Colliders' adında. CERN'deki büyük deneylerde Higgs parçacığının bulunması ve "bilmediğimiz fiziğe" dair arayışlardan boş elle dönülüyor oluşu gün geçtikçe parçacık fiziği konusunda cevap bekleyen büyük sorulara hızlandırıcılardan farklı bir yaklaşım gerektiği yönünde fikirler ortaya atılmasına neden oluyor. CAST deneyi de aslında bu fikirlerden en önde gelenlerinden biri. Bu tip deneysel çalışmalar genelde parçacık fiziği laboratuarlarının alt yapılarını ve temel fikirlerini kullanarak geliştirilme fakat ölçek olarak nispeten daha küçük deneyler olma özelliği taşıyorlar. Özellikle son zamanlarda 'masaüstü deneyler' (table top experiments) şeklinde anılır olan genelde lazerler ve interferometre yöntemleri kullanılarak geliştirilen birçok karanlık madde ve karanlık enerji gibi fiziğin en büyük problemlerine cevap arıyorlar (bir örneği için tıklayınız) . CAST deneyindeki KWISP dedektörü buna en iyi örneklerden biri örneğin.

İki gün süren toplantıda dünyanın birçok farklı yerinden farklı farklı deneyler yaklaşımlarını sunarak bundan sonraki planlara dair tartışmalar yapıldı. Örneğin birkaç yıl içerisinde miladını dolduracak CAST deneyi yerine önerilen büyük International Axion Observatory (IAXO) deneyi bunlardan biriydi. İçinde çalıştığımız deneyin de dahil olduğu böylesi bir toplantıya buradayken aynı yerde hemen gidip katılmak güzel bir fırsat oldu. Konferanstaki tüm sunumlara ve konuşmaların videolarına internet sayfasından erişebilirsiniz.

Nöbetlerden kalan zamanlarda deney alanında optik masa üzerinde lazer hizalama ile geçirdik; haftalardır adım adım uğraştığımız hizalama ve son optik komponentlerin de yerleştirilmesiyle artık son aşamaya gelindi. Bu arada İtalyan hoca İtalya'ya bir haftalığına geri dönmek durumunda kaldı, gelince işler devam edecek ama ben gidene kadar ne kadar ilerleyeceğiz kestiremiyorum. Gitmeden birkaç veri alabilseydir iyi olacaktı ama pek mümkün görünmüyor.

Bu haftanın bir diğer işi yakın zamanda dahil olduğum CERN'ün lise öğrencilerine yönelik proje yarışması A Beamline For Schools (BL4S) projesinin ilk adımlarının atılmaya başlaması oldu. Temel olarak, CERN'ün açtığı bir yarışmayla dünyanın çeşitli yerlerinden projelerini sunan lise öğrencileri arasından iki grup seçilip önerdikleri deneyi gelip CERN'ün alt yapısını kullanarak yapmaları ve buradaki bilim insanlarının da yardımıyla analiz etmeleri sağlanıyor. Bu sene yüzün üzerinde ekip arasından seçilen iki ekipten biri ışık hızının limit hız olduğunu göstermek ve pion parçacıkların bozunmalarını gözleyerek beta faktörünü (v/c) ölçmek için çalışacakken, diğer grup "muon tomogrofisi"  yöntemini kullanarak piramitlerin yapılarını incelemek üzere çeşitli kireçtaşı-kalker (limestone) taşlar üzerinde incelemeler yapacaklar.

Önümüzdeki hafta CERN'e gelecek öğrencilerle deneyleri beraber yapıp ardından benim de dahil olduğum gönüllü bir ekip ROOT üzerinden grafik arayüzleri kullanarak öğrencilere analizlerinde kullanacakları verileri elde edip çeşitli scriptleri çalıştırmakta yardımcı olacağız. Bu hafta iki toplantı yapıp birincisinde yapılacak deneylerin düzenekleri gönüllülere tanıtıldı, ikincisinde de simulasyonlarla elde edilmiş verilerden yola çıkarak analizlerin nasıl yapılacağına dair konuştuk. Önümüzdeki hafta uygun olduğum birkaç gün öğrencilerle beraber çalışıyor olacağım. Bu sayede ROOT arayüzünü daha detaylı bir şekilde öğrenme fırsatı yakaladım hazırlık amaçlı, aynı zamanda CERN'ün beamline'ında yapılacak iki deney ve kullanılacak dedektörler aracılığıyla da nispeten basit de olsa iki farklı deney düzeneğine aşina olma fırsatım oldu. Benim için oldukça büyük bir deneyim. Deneyler yapılmaya başlandığında her birini düzenekleri ve veri analiziyle buradan paylaşmayı planlıyorum önümüzdeki hafta.

Cuma günü de, bu hafta İTÜ'de IAPS - İstanbul Fizik Öğrencileri Topluluğu tarafından gerçekleştirilen 14. Fizik Haftası'nda uzaktan bağlanarak CAST deneyini ve buradaki çalışmalarımı tanıtan bir konuşma verdim. Uzun zamandır gerek katılımcı gerekse de ders olarak katkı verdiğim bu etkinliğe bu dönem uzakta olsam da katılmak iyi oldu. Sunumun başlığı 'CERN'de Karanlık Madde ve Karanlık Enerjiyi Teleskopla Aramak'tı. Sunumda bahsettiğim, CAST'ta yaptığımız işlerin fiziğine dair kısımları önümüzdeki hafta burada ayrı bir yazı olarak paylaşmayı planlıyorum.

Son olarak geçen hafta katıldığım GridKa okulunun hemen ardından, daha soğumadan orada öğrendiklerimi hızlı bir şekilde uygulama amacıyla yan tarafta çalışmalara başladım. Coursera'da yeni açılmış bir Cloud Computing ders serisi var, ona kaydolup dinlemeye başladım. Ayrıca veri analizi konusunda Python programlama becerilerimi bir üst seviyeye taşımanın artık vakti geldiğini düşünerek Udemy'den kayıt olduğum bir ders ile nesne yönelimli programlama öğrenmeye başladım. Nesne Yönelimli Programlama (Object Oriented Programming)'in nasıl çalıştığını sonunda doğru düzgün öğrenmeye başladığımda geçmişte yazdığım kodların basit script'lerden öte şeyler olmadığını fark ettim. Büyük ölçekli projeler ve yüksek performans gerektiren uygulamalar için öğrenilmesi kaçınılmaz bir şey zaten, epey geciktiğim için kendime kızıp duruyorum. Ayrıca Yapay Öğrenme konusunda takip ettiğim internet tabanlı bir tutorial'da da epey ilerleme fırsatım oldu. Olayın matematiğini kafama oturtup edindiğim yeni programlama bilgisi ile kendi başıma sıfırdan backpropogation,stochastic gradient descent gibi algoritmaları yazmayı kafama koydum...

Uzun bir haftayı geride bıraktım kısacası; son haftalara yaklaşıyorum; iki ay boyunca belki Türkiye'deyken bir yılda çalıştığımdan daha fazla çalıştım diyebilirim, haliyle epey de yoruldum. Elimdeki işleri toparlayıp iki hafta sonra yapılacak CAST Colloboration Meeting'de sunup, ardından atlayıp geri dönüyorum. Her şey iyi güzel ama geri dönmek için de bir taraftan can atıyorum!

Herkese iyi bayramlar!

CERN Günlükleri - GridKa Okulu ve Veri Bilimi

Haftanın başından beri Almanya'nın Karlsruhe şehrinde, on yılın üzerinde bir süredir düzenlenen GridKa adlı bir mini-okul için bulunuyorum. Konferansın teması, alt başlığında belirtildiği üzere Data Science on Modern Architectures (Modern Mimariler üzerinde Veri Bilimi). Şu ana kadar katıldığım en verimli ve dolu dolu geçen okullar hanesine yazılmayı hak eden bu etkinliği her gün aldığım notlar üzerinden bu konuya ilgili fakat katılma fırsatı olmayan ya da konuya dair bir fikri olmayıp da merak edenler için buradan paylaşmaya karar verdim. [Programın detayları, sunumlar ve atölye materyallerine web sitesinden ve wiki sayfasından ulaşılabilir.]




"Veri Bilimi"(Data Science) tüm dünyada şu anda sıkça dile getirilen, son zamanlarda Türkiye'de de içi bir türlü doldurulamasa da sürekli bahsedilen bir kavram. İnternet üzerinden veya günlük hayatımızdaki çeşitli dijital araçlarla insanların ya da herhangi bir sistemin ürettiği veriler sürekli toplanarak bir yerlerde toplanıyor. Bunlar DnR'dan aldığınız kitapların listesinden, internette tıkladığınız reklamlara, arabanızın yakıt kullanım bilgisinden, kameralarla gözlenen şehir trafiği verilerine kadar oldukça çeşitli alanlarda olabilir. Veri kavramı her ne kadar yeni bir şey olmasa da konunun dönüp dolaşıp  'Büyük Veri' ve 'Veri Bilimi' gibi slogan kelimelerle ifade ediliyor olmasını  sağlayan iki temel gelişme söz konusu: birisi verilerin günümüzde artık gelişen teknolojilerle çok kolay bir şekilde ve devasa ölçeklerde toplanıp oldukça ucuz bir maliyette depolanabiliyor olması, ikincisi gelişen bilgisayar performansı sayesinde bu verilerin etkili bir şekilde istatistiksel analizlerden geçirilerek bunlardan işe yarar, anlamlı bilginin çıkarılabilir noktaya ulaşılması. Okulun başında tekrar edilençok önemli bir nokta vardı: bilimin ilk zamanlarında teori ağır basıyordu, ardından gelişen gözlem araçları ve teknikler sayesinde deney ön plana çıktı, sonrasında gelişen bilgisayarlarla simulasyon büyük önem kazandı, son olarak da günümüzde yaşanan dönüşümle veri tüm bilim yapma süreçlerini yönlendirir noktaya geldi.

GridKa okulu özellikle bilimsel deneylerde ortaya konan devasa ölçekteki verilerin günümüz modern bilgisayar sistemleri ile efektif bir şekilde depolanıp, analize hazır hale getirilmesi ve en nihayetinde teknik analizlerinin yapılması konusuna eğiliyor. Burada bahsi geçen deneylerin en başında CERN'deki ATLAS, CMS, LHCb gibi neredeyse sürekli çalışarak saniyede terabaytlarca veri oluşturan dev ölçekli deneyler geliyor. Bunlara başka örnek örneğin insan genom örnekleri üzerinde yapılan biyoinformatik çalışmaları ya da Dünya etrafındaki uyduların sürekli gözlemleri sonucunda elde edilen haritalardan yola çıkarak yapılan jeoloji çalışmaları verilebilir... Listeyi uzatmak mümkün çünkü artık bilgisayarlar modern bilim pratiği içinde hayati bir rol oynuyorlar ve bunlarla elde edilen büyük ölçekli verilerin eldeki imkanlarla nasıl depolanacakları, bunlara nasıl erişileceği, güvenliğinin nasıl sağlanacağı, nasıl analiz edileceği gerçekten oldukça büyük problemle haline gelmiş durumda.

GridKa okuluna Almanya'da geçmişte nükleer enerji araştırmalarında oldukça aktif bir rol oynamış Karslruhe Teknik Üniversitesi'nin ve diğer ilgili kurumların insiyatifiyle oluşturulmuş Karlsruhe Teknoloji Enstitüsü(KIT) ev sahipliği yapıyor. Programın yapısı sabahtan dört konuşma, öğleden sonranın tamamı da uygulamalı workshoplara ayrılmış durumda. Okulun en hoşuma giden tarafı, konunun doğası itibariyle kaçınılmaz olanı bir şekilde başarmış olması, hem akademi hem de endüstriyi bir araya oldukça dengeli bir şekilde getirmiş olması. Yapılan sunumlar ve uygulamalar arasında bu konuda araştırmalar yürüten üniversite ve araştırma enstitülerinden hocaların yanında, Amazon, Hitachi, Nvdia gibi endüstri devlerinin de aktif katkıları yer alıyor. Bütün seminerlerin üzerinden geçmek mümkün değil elbette, daha çok uygulamalar üzerinden kısa notlar paylaşmayı planlıyorum.

İlk gün öğleden sonra başlayan program açılış konuşmaları ve konuya genel bir giriş yapan oturumlarla başladı. Bu oturumlardan birinde CERN'den bir grubun yakın zamanda geliştirdiği Jupyter üzerinden yüksek enerji fiziğinde veri analizi için geliştirilen ROOT programını bir servis olarak kullanılmasını sağlayan SWAN projesinden bahseden bir sunum vardı. Bu projeden öncesinde haberim olmuştu fakat burada bizzat geliştiricilerinden dinleyip yarını da uygulamasına katılmak benim için büyük bir fırsat oldu.

Jupyter Not Defterleri yakın zamanlarda oldukça popüler olan bir arayüz; standart bir şekilde kodunuzu yazıp çalıştırmaktan daha farklı olarak size tıpkı bir defter sayfası gibi oluşturulmuş bir web arayüzü üzerinden çalışıp Python, R, C++ diğer birçok dilleri destekler bir şekilde satır satır kodlarınızı yazıp, aralara açıklamalar, grafikler, denklemler hatta videolar eklemenizi sağlıyor. En önemli avantajı web arayüzü üzerinden çalışıyor olması; yani kodunuzu yazıp çalıştırmak için kendi bilgisayarınıza herhangi bir şey yüklemenize gerek yok. Nerede olursanız olun bir web tarayıcınız varsa hemen çalışmaya başlayabileceğiniz ortamı sağlıyor sizin için; platformdan bağımsız bir şey kısacası. Jupyter Not Defterleri aynı zamanda, bir projeyi yaparken yan tarafta da dokümante etmek istediğinizde, kodunuzu arka planda ne yaptığınızı da detaylı bir şekilde açıklamalarla sunmak için, en önemlisi bu arayüze erişen kişinin aynı kodları kendisinin de çalıştırabileceği bir ortam sunuyor. Katıldığım uygulamada istatistiksel analiz için kullanılan ROOT "programlama dilinin" Jupyter Not Defterleri ile entegre edilmiş hali olan SWAN sistemi üzerinde çalıştık.

Jupyter ile oluşturulmuş bir Python uygulaması örneği; daha detaylı bir örneği incelemek için tıklayınız.

Bu sistemin geliştirilmesindeki amaç, CERN'de araştırma yapan kişiler istedikleri zaman, istedikleri yerden -uzaktan- ulaşabilecekleri bir web arayüzü ile veriye yine uzaktan erişerek, detaylı analizleri de burada yaparak çalışmalarını sağlamak. SWAN ile Jupyter'in sağladıklarının ötesinde arka planda oldukça fazla kaynak gerektirecek uygulamalar için birden fazla işlemcinin ayrılacak olması, paralel programlama yapılabilme fırsatı gibi özellikler de beraberinde geliyor. Veri analizinin artık geleceği olarak görülen, verilerin de analizin de 'bulut'(cloud) adı verilen internet üzerindeki sunucularda tutulup gerçekleştirildiği yakın bir gelecek için tasarlanıyor SWAN ve üzerinde çalışan ekibin özenli çalışmalarıyla şimdiden çok iyi bir dokümantasyona ve ROOT'a yeni başlayanlar için birçok eğitici not defterine sahip bile. SWAN'a erişmek için şu anda aktif bir CERN ve CERNBox hesabınız olması gerekiyor (örnek uygulamalara buradan göz atabilirsiniz). Fakat bahsettiğim fonksiyonelliği denemek için Jupyter Not Defterlerini deneyebilirsiniz. Bu dönem bölümde asistanlığını yapacağım Deneysel Fizik Dersi'nde özellikle rapor yazarken bu arayüzün kullanılması için girişimlerde bulunacağım mutlaka!

İkinci gün katıldığım uygulama Amazon'un Web Servisleri (AWS) uygulamasıydı. Amazon'u belki sadece internet üzerinden kitap ve dekoratif yastıklar satan bir şirket olarak biliyorsunuz ama arka tarafta dünyanın en büyük bulut bilişim sistemlerinden birine ev sahipliği yapan ve Yüksek Performanslı Bilimsel Hesaplama (High Performance Scientific Computing - HPC) konusunda devasa bir altyapı sunan bir başka yüze daha sahip. Temelde şu şekilde bir hizmet veriyor: Elinizde oldukça yüksek hızda çalışması gereken, epey karmaşık, içerisinde birçok hesaplamalar bulunan bir kodunuz var. Bunu laptobunuzda çalıştırmanız günlerinizi hatta aylarınızı alabilir. Fakat aynı kodu sizin için özel olarak ayrılmış, fiziksel olarak muhtemelen dünyanın diğer bir ucunda olan bilgisayarların kaynakları birleştirilerek oluşturulmuş sanal bir süperbilgisayar üzerinde çalıştırarak birkaç dakika içinde sonuç almanız mümkün. Üstelik bu hizmet için 1 saat CPU kullanımı için 1 sent gibi bir para ödüyorsunuz. Tüm bunları yine bir web tarayıcısı üzerinden yapabiliyorsunuz. Yani kısacası oturduğunuz yerden işinize uygun bir süperbilgisayar oluşturup, istediğiniz işi bunun üzerinde çalıştırıp efektif bir şekilde çalışmanızı yürütebiliyorsunuz; işiniz bittiğinde de kapatıp işlemi sonlandırıyorsunuz. Fiziksel olarak devasa bir laboratuvarda bir süperbilgisayara erişiminiz olmasına gerek yok kısacası; bunu tamamen sanallaştırılmış bir ortamda edinip birkaç dakika içinde çalışır duruma getirebiliyorsunuz. Bu yöntem, büyük ölçekli bilim yapma şeklini alt üst edecek bir gelişme ki öyle de yapıyor zaten. İnsanlar artık karmaşık problemlerini Amazon üzerinden kiraladıkları 'cluster' adı verilen dağıtık mimariler üzerinde çözüp araştırmalarını yapıyorlar. Bu hem süreci kolaylaştırıyor hem de kaynakların birçok kişiye ulaşmasını sağlayarak bir nevi fırsat eşitliği sağlıyor.

Uygulamada bize sağlanan deneme hesaplarıyla (ki internet sitesinden bir yıllık ücretsiz deneme üyeliği alabiliyorsunuz) sisteme bağlanıp öncelikli olarak kendimize üzerinde Linux işletim sistemi çalışan bir bilgisayar oluşturup üzerine bir web sunucusu ve veri tabanı oluşturduk. Ardından daha büyük çaplı, birden fazla bilgisayardan oluşan bir cluster oluşturup bunun üzerinde Amazon'un bu mimari üzerinde çalışması için Alces Flight'ın geliştirdiği uygulamalardan biri ile, bir akışkanlar dinamiği problemini çözdürdük. Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (Computational Fluid Dynamics - CFD) olarak bilinen alandaki problemler, oldukça karmaşık denklemleri ve zor sınır koşulları nedeniyle ancak yüksek performanslı bilgisayarlar tarafından çözülebiliyorlar ve Amazon'un sunduğu bulut sistemi bu tip bir problemi çözmek için ideal bir ortam. Normalde böylesi bir problemi çözebilmek için ancak bir süperbilgisayara erişime sahip olan şanslı bir akademisyen olmanız gerekirken oturduğumuz yerde sadece 40 dakikada web tarayıcımızdan bunu yapmayı başardık, ki öncesinde sistemi nasıl kullanacağımızı dahi bilmiyorduk.

Üçüncü gün katıldığım uygulama ise yüksek performanslı bilimsel hesaplamada gittikçe yaygınlaşan bir yöntem olan ve bilgisayarların grafik kartları ile aynı aileden olan GPU (Graphical Processing Unit)'leri hesaplama için kullanma yöntemi üzerineydi. Özellikle NVDIA'nın başı çektiği bu alanda GPU'ların içindeki yüzlerce çekirdek sayesinde aynı anda birden fazla işlemi yüksek performansla yapabilme becerisi için oldukça uygun mimarileri bilimsel hesaplama türü işler yapanların ilgisini çekmiş ve sonuçta bu alanda standart bilgisayar işlemcileri CPU'ların yerini GPU'lar almış durumda.

Mythbusters ekibinin CPU ve GPU karşılaştırması yapan ilginç bir videosu

Birden fazla işlemi CPU üzerinde birden fazla çekirdekle paralel bir şekilde gerçekleştirme konusunda geçmişte biraz deneyimim vardı fakat GPU'lar benim için tamamen yeni bir şey. Programlama için NVDIA'nın C++ tabanlı Cuda programlama arayüzünü kullandık ve CERN'de CMS deneyinde çalışma yürüten bir araştırmacı ile birlikte beş saatin üzerinde bir uygulama gerçekleştirdik. Yaptığımız örnekler için KIT'nin süperbilgisayar kompleksinde her kullanıcı bir GPU ayrılmıştı, bunlara terminalden uzaktan bağlanarak yazdığımız kodları bizzat GPU üzerinde deneme fırsatımız oldu. Sonuçta fiziksel olarak işlemci süreçlerini kontrol ettiğiniz için kaçınılmaz olarak 'düşük seviye' bir programlama yapmanız gerekiyor, bu da işlemcinin tüm bileşenlerini  kontrol etmek için ayrı ayrı kod yazmanızı gerektiriyor. En son elektronik okuduğum dönemlerden kalma mikroişlemci programlarken yaptıklarımızı çağrıştırdı yaptıklarımız. Yaptığımız uygulamalardan birinde örneğin 512 elemana sahip iki vektörü tek bir adımda topladık. Normalde karşılıklı her bir elemanı alıp toplayarak gerçekleştirilen bu işlemi, GPU üzerinde oluşturduğumuz paralel 'işlemciler' (thread) sayesinde senkronize bir şekilde yapabildik. Yapay öğrenme problemlerinde olduğu gibi milyonlarca parametre tuttuğunuz vektörler üzerinde yapacağınız işlemleri böyle bir paralel süreçten geçirdiğinizde performans artışı müthiş bir seviyede oluyor. Yapay sinir ağları ve derin öğrenme uygulamaları konusunda GPU'lar fazlasıyla kullanılıyorlar zaten.

Tüm bu uygulamarı göz önüne alınca gelinen bu nokta müthiş bir şey. Devasa bir devrim yaşanıyor şu anda. Bu konular artık yüksek sesle tartışılıyor, bunlar üzerine sistemler geliştirilip son kullanıcıları eğitmek için bu toplantı gibi birçok okullar düzenleniyor. Çünkü yaklaşan geleceğin farkında insanlar ve buna uyum sağlamak gerekliliğinin de... Konferanstaki uygulamalardan bahsettim sadece ama diğer yarısında da Alman Uzay Ajansı DLR'ın geliştirdiği otonom arabalardan, IBM'in sinir ağlarını modelleyerek oluşturdukları fiziksel yapay sinir ağları Synapse çiplerine, Hitachi firmasının Japonya ve Almanya'daki tren sistemlerini kontrol etmek için verileri kullanarak geliştirdikleri müthiş kontrol sistemlerinden, CERN'deki verilerin nasıl tutulup işleme hazır hale getirildiğine kadar her bir konuşmayı veren alanının en üst seviye insanlarından birbirinden kafa açıcı şeyler öğrenme fırsatım oldu. Büyük ölçekli bilimin nasıl bir şey olduğunu ve bununla birlikte gelen verinin depolanma, işlenip hazır hale getirilme ve analiz süreçlerinde yeni yaklaşımları görme fırsatım oldu.

Okulun yoğun programı nedeniyle şehirde pek gezme fırsatım olmadı maalesef; çok büyük bir şehir değil Karlsruhe fakat oldukça ilginç bir yapıya sahip. Şehrin tam ortasındaki şatonun etrafında daireler şeklinde genişleyerek oluşturulmuş. KIT'nin kuzey kampüsü şehrin biraz dışında, her sabah servisle 20 dakika gidiyoruz, akşam programlarıyla birlikte ancak 21:00-22:00 gibi dönüyoruz ki bu saatler tipik bir Avrupa şehrinin çoktan ölüm sessizliğine büründüğü saatlere karşılık geliyor.

Şehre indiğim gibi ana tren istasyonundaki büyük dergi mağazasına girerek almaya sabırsızlandığım Almanca dergilerimi raflarda aramaya başladım. Ne yazık ki Türkiye'de artık yayınlanmayan ve orijinalinden okuyabilmek için Almanca öğrenmeyi dahi göze alabileceğim kadar sevdiğim GEO dergisi rafını bulduğumda karşıma çıkan manzara nefesimi kesmeye yetti. Biz bir tane GEO'yu bulamazken burada bir ayda yedi-sekiz tane yayınlanıyor. Bunlar dışında astronomi dergisi Sterne und Weltraum, bilim dergisi Spektrum der Wissenschaft ve Almanca öğrenenler için özel hazırlanan dergi Deutsch Perfekt'i de hemen aldım, bunlar beni birkaç ay oyalar zaten.

Oldukça yorucu fakat bir o kadar verimli geçen bir haftayı kapatıyorum böylece; bu yazı CERN Günlükleri'nde 'Yedinci Hafta' yazısı yerini alacak. Haftasonu Karlsruhe'den Münih'e geçip biraz şehri keşfedip Cenevre'ye dönüyor olacağım. Önümüzdeki hafta CAST veri alımı nöbetleri ile neredeyse her gün sabahın dördünde kalkacağımı düşündükçe şu günlerimin değerini bilmeye çalışıyorum! Haftaya 'Sekizinci Hafta' raporunda görüşmek üzere!