Geleceği "öngörmek" mümkün mü?

Bir süredir pasif modda, arka planda kendi işlerime odaklanmış bir şekilde önümden geçip gidenleri okuyarak, dinleyerek, izleyerek geçiyor arda kalan zamanlarım. Akademiden çok daha farklı dinamiğe sahip olan "gerçek dünya", verimliliğiyle insanın neredeyse tüm zamanını en etkin şekilde değerlendirdiğinden, maruz kaldığım bu içerik üzerine bırakın birkaç şey karlamayı, oturup düşünmeye bile fırsat kalmayabiliyor. İşe verdiğim bir sürelik arayı fırsat bilip, ilgilendiğim konularda internette karşıma çıkan içeriklere birkaç paragraf da olsa "my two cents" tadında, kendi fikirlerimi paylaşacağım yazılar yazma niyetindeyim. Bunlardan ilki de sabah dinlediğim bir podcast üzerine olacak: "Can an ice storm predict the next meme stocks?"

 

 

Bundan sonra paylaşacaklarım podcast'in içeriğine dair olacağından, "spoiler alert"ı eklemeden geçmiyorum. "Best New Ideas in Money" yayınını ilk defa dinliyorum, fakat yayın içeriği, konukların kalitesi ve süresi nedeniyle listeme çoktan ekledim bile. Yayından üzerinde durulan konu "forecasting", yani geleceği öngörmek. Bir süredir finansal piyasalarda bu tip konulara epey kafa yorduğumdan konu fazlasıyla beni çekiyor; en baştaki konuk tahmin etmek ve öngörmek arasında epey fark olduğunu söylüyor: Tahmin etmek (prediction) bir şeyin gerçekleşeceğini az çok kesinlikle belirtmek iken, öngörmek (forecast) bunu daha çok "olasılıksal" olarak yapmak şeklinde tanımlıyor. Bu tip olasılıksal öngörülerde bulunmanın aslında belirli yöntemleri olduğunu ve bu yöntemleri kullanan etrafta birçok "Superforecaster" bulunduğunu iddia ediyor. Konuğun aynı zamanda "Superforecasting" adında bir kitabı var. Etrafımızda gelişen olaylara geniş perspektiften bakıp, aralardaki ilişkileri iyi çözümleyerek ve tarihsel bağlam içinde değerlendirerek bunu yapmanın da gayet mümkün olduğunu belirtiyor. Enerji ticareti gibi bir alanda, bu tarz yaklaşımların ne kadar etkin olduğunu bir yıldır bizzat deneyimleyen biri olarak argümanları benim için epey ikna edici. Kitabı okuma listemin en başına ekliyorum.

Programın bir diğer enteresan konuğu, aslen fizikçi olan ve "ekono-fizik" adlı fizik çevrelerinde pek bilinmeyen bir alanda çalışan bir araştırmacı Jean P. Bouchard. Bu yıl finansal marketlerin mikro-dinamiğine ve özellikle emir-defteri (orderbook) modellemesi öğrenmek için elimden düşürmediğim "Trades, Quotes and Prices: Financial Markets Under the Microscope" kitabının da yazarı kendisi. Bouchard yayında, tıpkı doğadaki fenomenleri altta yatan mekanizmaları daha detaylıca anlayarak oluşturduğumuz sebep-sonuç ilişkilerine benzer şekilde, fizikteki bazı modeller yaklaşımı ile finans özelinde birçok "tahmin edilemez" denen olayın aslında öngörülebilir olduğunu iddia ediyor. Podcast'in başlığı da aslında istatistiksel fizikte kullanılan, üst üste biriken etkenlerin bir anda harekete geçirdiği çeşitli "çığ" (avalanche) modellerinin finansal krizlerin yada 2021 yılına damga vuran GameStop hisse senedinin fiyat hareketi gibi olayları tarif edebileceğini; hatta alanın olgunlaşması ve artık kaliteli verinin yaygınlaşması ile önceden öngörülebilir olduğunu söylüyor. Bouchard'ın söylediği enteresan bir şey beni epey düşündürdü. Lisansta ekonomi dersi aldıysanız oradan bile hatırlarsınız, ekonominin sürekli bir denge etrfında çeşitli git-gellerle bir çevrim içinde salındığı söylenir. Bouchard bu denge hipotezinden farklı olarak aslında ekonominin daha çok ekolojide rastladığımız anlık etkiler ve olağanüstü yokoluş gibi fenomenlerle daha çok benzerlik gösteren olaylara ev sahipliği yaptığını söylüyor, ki sık sık gerçekleşen krizler bize bunu fazlasıyla gösteriyor.

İnsan-ürünü her türlü "karmaşık sisteme" bu tip perspektiften bakıldığında ortaya çıkardığı karmaşıklık, ilk etapta kendisini hiç bir şekilde ele vermeyecekmiş gibi görünse de; bir biliminsanı hafiyeliği ve şüpheciliğiyle alttaki mekanizmaları anlamaya başladığımızda sistemi tarif etmek hatta bir sonraki aşamada geleceği öngörebilmek bana da çok makul geliyor. Bu tip yaklaşımları problemlerin doğası gereği uygulayamadığımız birçok karmaşık sistem bulunuyor elbette, fakat "karmaşıklık teorisinin" geldiği son nokta bu problemlerde bile elimiz kolumuzun bağlı olmadığını bize söylüyor. Geçmişte ekoloji çerçevesinde ucundan da olsa içine girip baktığım dinamik sistemler ve karmaşıklık teorisi gibi konuların, bana şu anda günlük işimde de kullandığım gibi "geleceği öngörmek" konusunda sonsuz bir perspektif verdiği kaçınılmaz.

Bir sonraki podcast/yazı/kitap/video yorumunda görüşmek üzere!

İlgilenenler için birkaç ek kaynak:

• Bouchard'ın "finansta fiziksel motedlar" temelli "microstucture" video serisi için: VideoLectures - 2013
• Yayınd bahsi geçen "Superforecasting: The Art and Science of Prediction" kitabı: Goodreads 
• Karmaşık sistemlere ve istatiksel fizikteki bahsi geçen yaklaşımlar en güzel giriş Philip Ball'un muhteşem "Critical Mass: How One Thing Leads to Another" kitabı
  

Parçacık Fiziği'nden Finansal Piyasalara

Bir yıl önce yine bu zamanlar, bir taslak yazı kaydetmişim "Bir maceranın sonunda, yeni başlangıçlar" diye; yıllardır çalışıp didinip inşa etmeye çalıştığım "fizik" yolunu bırakıp, başka alternatiflere yöneldiğim zamanın heyecanı ile. Kelimeleri toparlayıp, anın heyecanına kapılmadan, 12 yıldan daha fazla süredir internet üzerindeki "hafızam" olan bu blogda paylaşmaya değer bir yazıya dönüştürmek için belki de üzerinden biraz zaman geçmesi gerekti.  Yeni başladığım işte bir yılı doldurmam ile sanırım zamanı çoktan geldi: Geçen yıl fizik doktorasını bırakıp finans alanında veri bilimci/araştırmacı olarak işe başladım.

 

Blogda son paylaşımlarımın hep CERN'de yaptığım işler çevresinde olduğunu görünce fark ediyorum; fizik tarafından şekillendirilen hayatımın son dönemlerini CERN'le ilişkili projelerde çoğu zaman dünyanın çeşitli yerlerinde bol seyahatli, fakat gecesi gündüzü olmayan, geleceği sürekli belirsiz fakat bu belirsizlikler ve elinde kontrol edebildiğin zaman sayesinde olanaklarının da çok daha fazla olduğu bir dönem belirlemiş. Öyle kaptırmışım ki kendimi o esnada ATLAS deneyinde çalıştığım projenin olgun bir aşamaya gelip bir sonraki aşama olan dedektöre entegre edilmesi süreçleri, sonrasında yaptığım çalışmanın Özgen Berkol Doğan Bilim Ödülüne layık görülüp tanınmış olması gibi güzel gelişmelerin dahi keyfini çıkarma fırsatım bile olmamış. Çünkü o esnada Boğaziçi'ndeki doktora sürecimle ilgili gelişen bazı problemler ve çalışmalarımı devam ettirip bir doktora tezine dönüştürmek konusunda yaşanan gecikmeler sebebiyle artık kendimi gözümü "akademinin dışına" çevirmiş bulmuştum. İlk başta yurtdışında iş başvuruları için bir çaba sarfedip, hemen birkaç ay içinde Covid'in patlamasıyla tüm planlarımın alt üst olması, eklenen global belirsizlikler rüzgarı beni tekrar bir süreliğine daha Türkiye'ye sürükledi. Güzel bir tesadüf ile "büyük veri" deneyimi olan, bir fizikçinin modelleme becerilerini kendi uğraştığı finansal piyasaların modellenmesi gibi içine girdiğimde en az akademideki problemler kadar ilginç olduğunu gördüğüm problemlere kafa yoracak birini arayan bir finans şirketinde, kendimi şu anki rolüm olan "Quantitative Researcher" pozisyonumda buldum. Bu ay itibariyle de tam bir yılımı dolduruyorum. 

 

Quantitative Researcher (genelde "Quant" olarak kısaltılır) pozisyonları çeşitli finansal ürünlerin fiyatlanması, fiyat hareketlerini modellenmesi ve bunlarla ilişkili "para yapacak" stratejilerin geliştirilmesi konusunda çalışan, çoğu zaman doktora seviyeli fizikçi ve matematikçiler tarafından doldurulan roller. "Big Short" filmini izlediyseniz hatırlarsınız belki, Brian Gossling'in bir görüşmede karşı taraftakileri etkilemek için kullandığı Çinli bir matematik olimpiyatçısı vardı; o stereotiplere bire bir uymasa da az çok geçmişi ve beceri setleri o yönden olan kişilerin tercih edildiği pozisyonlar quant rolleri. 

 

Bir fizikçi olarak ancak genel kültür seviyesinde, uzaktan takip ettiğim bir alandı finans; fakat içine girdiğimde her şeyin sayısal olarak ifade edildiği, yeni ve işe yarar fikirlerin sürekli peşinden koşulduğu, piyasayı yönlendiren güçlerin "doğasını" anlamanın her zaman bir avantaj oluşturduğu bir alanın bir fizikçinin kendisini fazlasıyla evinde hissedeceğini deneyimledim. İlerleyen yazılarda belki biraz daha günlük hayatta yaptığım işlerden de bahsedip, genel olarak finans matematiği ve modellemeye dair yazılar da paylaşırım. Ama fiziğin finansla ne ilgisi var diyenlere güzel bir okuma olarak "Physics of Wall Street" adlı kitabı hararetle tavsiye ederim. Bir de "Jim Simons" ismini Google'da aratıp biraz araştırırsanız neden bahsettiğimi daha iyi anlayacaksınız muhtemelen (kaynak isteyenler ileride buradan da inceleyeceğim "Jim Simons - Piyasaların Şifresini Çözen Adam" kitabına göz atabilir).

Fizikte geçmişte uğraştığım karmaşık sistemlerden, nümerik hesaplara, parçacık fiziğindeki Monte Carlo simülasyonlarından, CERN'de uğraştığım "büyük veri" temelli yapay öğrenme yöntemlerine kadar birçok bilgi/beceri setimi, bambaşka bir alanda olsa da her gün kafa yorduğum problemlerde kullanabilme fırsatı bulduğum için kendimi şanslı hissediyorum. Üstelik bunu akademinin tutucu, çoğu zaman tekdüze ve hele günümüz Türkiye şartlarına alt-üst olmuş ortamında yapmıyor olmak da ayrı bir avantaj bana kalırsa. Bu konuda söylenecek, yazılacak çok blog yazısı var elbette...

 

Bu geçiş yazısını bloga yazmadan, kafamdaki diğer yazıları paylaşamayacağımı bildiğimden hem blogu takip edenler hem de benim kendi hafızam için bu yeni başlangıç haberini bir not düşmüş olayım istedim. Yeni "maceram"ın bloga yansımaları konusunda ben de fazlasıyla meraklıyım!

CERN Günlükleri - Dönüş

Buraya geldiğim günün hemen ardından yazmışım, tekrar eskisi gibi CERN Günlükleri defeterini açmak için, fakat belli ki dikiş tutmamış; 10 ay sonra ancak dönerken kapanış yazısı ile bari bağlayalım. Iyisiyle, kötüsüyle, virüsüyle geçen on ayın sonunda eşyalarımı toplamış, yarını sabırsızlıkla beklerken karalıyorum bu yazıları. Oturup şunu yaptım, bunu yaptım, harika geçti falan demeyeceğim çünkü aslında hiç de hiçbirisi gibi geçmedi. Bir taraftan güzel ilerleyen şeyler, sonuca var projeler varken bir taraftan doktoradan vazgeçmeye kadar getiren süreçler, dünyayı durma noktasına getiren virüs, aylarca evden çıkamama ve bir Allah'ın kuluyla görüşmeme halleri...

Bu yazı, şu ana kadar hiç yazmadığım "Sevgili günlük" tarzından bir yazı olmaya doğru hızla ilerlemeden, burada ATLAS deneyindeki grubumla yaptığım işlerden çıkardığım bir dersi paylaşmak istiyorum aslında. Yıllardır peşinde koştuğum fakat bir türlü elde edemediğim çok önemli bir şey varmış halbuki bir şeyleri başarabilmeyi, bir işi "oldu bu iş" demeyi sağlayan; o da: "geri dönüş" - feedback. Ne iş yapıyorsanız yapın, o konuda size kimse geri dönüş vermiyorsa, ya da kendi kendinize geri dönüş almanın yollarını olusturmadıysaniz o işte ilerlemek mümkün değil, bana kalırsa. Birçok makale okudum, yüzlerce satır kod yazdım, onlarca sunum yaptım, birçok konuşma verdim burada olduğum sürece; her attığım adımda ilerledigimi hissetmemi sağlayan karşımdakilerin bana verdikleri olumlu/olumsuz geri dönüştü...

Günün sonunda, önümüzdeki yıldan itibaren ATLAS'da kullanılmak üzere geliştirdiğim yeni algoritma, ATLAS'da yayınlanan makalelerde artık katkı verenler arasında adımın geçiyor olmasının getirdiği mutluluk ve aldığım geri dönüşlerle daha da iyisini yapabilirim özgüveni ile geri dönüyorum Türkiye'ye. Bakalım göreceğiz...

İnsanlık için küçük benim için devasa bir adım

Abel Ödülü, Karantina Günlüğü ve Zor Zamanlar

Malum tüm dünya evine kapanmış, sosyal medya ve televizyon üzerinden Covid19 virüs salgının izliyor. Ben de salgının etkilerine iş üstünde, İsviçre-Fransa sınırında yakalanmış bulundum; mevcut sokağa çıkma yasağı nedeniyle 40 m² lik bir alanda çalışma ve yaşamaya çalışıyorum. En son yazımın üzerinden yine aylar geçti, (kendime) söz verdigimin tersine yine yazamadım; bu esnada iyi-kötü birçok şey oldu. CERN'de ATLAS deneyinde üzerinde çalıştığımız proje devam ediyor ve son gelişmelerden etkilenmezse yaz başı gibi geliştirdiğimiz yazılımı tamamlamış ve dedektör sistemine entegre etmiş olacağız. Ekimin başından beri yoğun bir çalışma ile son aşamaya getirdiğimiz derin öğrenme temelli parçacık tespit algoritmamız önümüzdeki yıldan itibaren TRT dedektörü üzerinde çalışıyor olacak. En başından (CERN'deki birçok proje gibi) ufak çaplı bir "şunu denesek nasıl olur acaba?" sorusuyla yola çıkıp, sonunda sisteme entegre edilebilecek somut bi ürüne ulaşma süreci bana çok şey kattı. Fakat yan tarafta Boğaziçi'nde bölüm ve doktora programımda yaşadığım problemler sebebiyle bazı dramatik kararlar da almam gerekti, ilerleyen zamanlarda bunları da paylaşırım. Bunun sonuçları bloga da epey bir yansıyacak gibi...

Girizgâhı uzatmadan yazının anafikrine gelirsek... Blogdan da arada paylaşmaya çalıştığım, temel matematik araştırmaları için verilen ödüller genelde bilim habercilerinin bile gözünden kaçabiliyor. Bunlardan biri de yakın zamanda bu yılki ödül sahipleri duyurulan Abel Ödülleri örneğin... Çoğu zaman fiziğe de teğet geçen konuları da kapsayan alanlarda verilen Abel ödülleri, "Matematiğin Nobeli" olarak biliniyor. 2020 Abel Ödülü, "olasılık ve dinamik sistemler metodlarını grup teori, sayılar teorisi ve kombinatorik alanındaki öncü çalışmaları"nı göz önüne alarak Hillel Furstenberg ve Gregory Margulis'e verildi. Bahsi geçen iki yöntem de fizikte yüksek lisans ve doktora sürecimde üzerimde büyük etki bırakan konular olduğundan kısaca burada da yer verip, geçmişte yazdığım birkaç yazıya ve ilgili bağlantılara işaret etmek istedim.

Ikilinin çalışmalarını matematiksel olarak anlamam ve tüm detaylarıyla anlatmam mümkün olmasa da kullandıkları yöntemlere dinamik sistemler ve istatistiksel mekanik çerçevesinde aşinayım. Dinamik sistemler kabaca söylemek gerekirse zamanla değişen sistemlerin davranışını inceleyen bir alan. Sistemlerin zamanla evrimi, barındırdıkları öğelerin sayıca çokluğu ve etkileşimlerinin karmaşıklığı sebebiyle belirli bir noktadan sonra deterministik yöntemlerle incelemek zorlaştığından kaçınılmaz olarak olasılıksal yaklaşımlarda bulunmak gerekebiliyor. Örneğin bir sistemin başlangıç koşullarından başlayıp ilerleyen zamanlarda hangi durumda bulunacağını kestiremediginiz durumda dahi, mevcut durumlar topluluğunun arasında ne olasılıkla bulunacağına dair bir öngörde bulunabiliyorsunuz. Fizikte isstatistiksel mekanikte bunu sıkça kullanıyoruz: kapalı bir kaptaki gazın her molekülünün zamanla davranışını takip edemesek de ortalama fiziksel büyüklükler hakkında (basınç, sıcaklık vs...) birçok şey söyleyebiliyoruz. Bir önceki cümledeki "ortalama" sözcüğü işin içinde bir olasılık hesabı olduğunu sezdirmiş olmalı.

Hikayeyi kişilestirmek gerekirse; dinamik sistemlerle ilk defa yüksek lısansımın başında Muhittin Mungan hocamın lisans birinci sınıf öğrencilerine (!) verdiği, benim de dersleri dinlemeye gidip aynı zamanda gönüllü asistanlık yaptığım "Computational Introduction to Dynamical Systems and Chaos" dersinde tanışmış ve resmen aşık olmuştum. Bütün bir dönem boyunca, iki duvar arasına sıkışmış bir bilardo topunun faz uzayında yörüngesi üzerinde müthiş bir gezintiye çıkmıştık. Bu kadar genel bir formülasyonla, bu kadar çok fenomene dair bakış açısı sağlayan başka bir alanla daha karşılaşmadım. açıkçası. Sonrasında kendisiyle ufak çaplı bir çalışma da yaparken alana dair birçok şey öğrenmiştim. Bilardo toplarının "harikalar diyarına" girmek isteyenler için su yazıyı mutlaka öneririm:"Chaos on the Billiard Table - Plus Maths"

Her fırsatta Matematik Köyü'nde konuyla ilgili bir dersin açılmasını kolluyor ve gidip dinliyordum. Bunlardan biri de Arif Mardin'den dinlediğim "Discrete Stochastic Processes" dersiydi. Bu derste bir boyutta rastgele yürüyüşlerden başlayıp, 2, 3 ve en genel boyuttaki hallerini incelemiş, sonunda ağzımı açık bırakan sonuçlara varmıştık. Olayın matematiğini merak edenler dersler esnada aldığım notlara göz atabilirler: Stochastic Processes - Polya Teoremi



Yüksek lisans istatistiksel mekanik dersinde de yukarıda bahsettiğim ideal gazların davranışını "katı-küreler" (hard sphere) ile modelleyip zaman ortalamalarin faz uzayı ortalamalariyla eşit olduğunu (ergodik) gösteren hesaplamalı bir çalışma yapmıştım (bu tip şeyler bölümdeki veteranlar için fazla yeni olduğundan olsa gerek, tahtaya elindeki notları geçirenlerden daha düşük not almıştım, o ayrı...). Hatta bahsi geçen teoriyi geçmişte "Bilimde karşılaştığım en güzel teori" olarak da anlattığım bir yazı yazmıştım: "Bilimde Guzellik Uzerine: Sarkac ve Bilardo Toplari"

Ödülü alan ikili, bu fikirleri alıp grup teorisinden, asal sayılara kadar birbirinden ilginç alana uygulayıp çok derin sonuçlara ulaşmışlar. Abel Ödülü sitesindeki "popüler" yazıların dahi çoğunu anlamamış olsam da ikisinin de matematiğin en ilginç alanlarından birinde çalıştıklarını sezebiliyorum. Fizik maceramın sonuna yaklaştığım bu süreçte geriye bakıp edindiğim bilgilerden çok, bakış açılarının önümdeki "yeni hayatımda" bana eşlik edeceklerini düşünüyorum; dinamik sistemler ve olasılık teorisinin bu bakış acılarının en başında olacağı kesin...

• Dinamik sistemlerle tanismak isteyen genc fizik/matematikci arkadaslar icin su iki video dersi oneririm: Topics in Nonlinear Dynamics (V. Balakrishnan) & Nonlinear Dynamics and Chaos (S. Strogatz)

• Abel Odulu sitesi icin: Abel Prize 2020

• Plus Maths'de odule dair yayinlanan harika yazi icin: Abel Prize 2020 - Plus Maths

NOT: Ingilizce klavye ile ancak bu kadar "Türkçe" yazabildim, lütfen mazur görün.

CERN Günlükleri: Yine, Yeni Baştan

CERN'e düzenli olarak gidiş gelişlerimin başlangıcından üç yıldan biraz daha fazla geçmiş; bunu ilk geldiğim zamanların heyecanıyla GökGünce'de iki ay boyunca tuttuğum 'CERN Günlükleri' yazılarından teyit ettim. Şimdi tekrar yaklaşık 4 ay boyunca burada olduğuma göre, eski alışkanlıkları devam ettirmek üzere günlüklere tekrar başlamaya karar verdim.

Blogda geçmişteki gelişlerime dair yazdıklarım, yüksek lisans çalışmalarım çerçevesinde çoğunluğu CAST deneyi etrafında dönen yazılardı. Yüksek lisans bitti, ardından doktoraya başladım ve yaptığım işlerin de odağı CAST'tan büyük hadron çarpıştırıcısı LHC'deki büyük deneylerden ATLAS'a doğru kaydı. Y. Lisansım sırasında da daha çok temel servis görevlerine destek vermek adına ATLAS'da ufak işler yapıyor olsam da, şu anda kendimi tamamen ATLAS deneyi çalışanı olarak görmeye başladım diyebilirim.

Deneyde Boğaziçi Grubu olarak sorumluluğumuzda olan bir alt dedektörün - Transition Radiation Tracker (TRT)- yazılım geliştirme çalışmalarına destek veriyoruz. Ekibimiz, LHC'nin çalıştığı zamanlarda, TRT'nin aldığı verilerin belirli kriterleri göz önüne alarak 'veri kalitesinin gözlenmesi'nden sorumlu. Bu çalışmaların yanında, benim asıl çalışmam dedektörün 2021'de tekrar çalışmaya başladığında devreye alınacak yazılımının geliştirmesi üzerine. Halihazırda LHC çeşitli geliştirmeler, değişiklikler ve tamirler için 'Long Shutdown' dediğimiz uzun bir ara vermiş durumda. Sanılanın aksine, fizikçiler ve mühendisler bu arada bir sonraki aşama için hızlandırıcı ve dedektörleri hazır hale getirmek için zamanla yarışıyorlar. Geçtiğimiz yıldan beri TRT'de, üzerinde çalıştığım 'Parçacık Tanımlama' yazılımının geliştirilmesi de bunun bir parçası. Çeşitli yapay öğrenme ve derin öğrenme yöntemleri kullanarak mevcut sistemi iyileştirmeye ve performansını arttırmaya çalışıyoruz kısacası; ileriki yazılarda bu konuya detaylıca değineceğim. Bu çalışma için CERN'ün sağladığı maddi fonla dört ay boyunca Cenevre'de olacağım ve geliştirdiğimiz yazılımın dedektöre entegre edilip büyük ölçekli testlerinin yapılmasında rol alacağım. Önümde epey iş var fakat ATLAS'a böylesi bir somut katkı için epey heyecanlıyım!

Geçmişte birkaç haftalık eğitim, konferans ve toplantılar için gdiş gelişlerimden farklı olarak uzun dönemli kalışım için kendime Fransa tarafında epey güzel bir ev ayarlama fırsatım oldu (CERN tam İsviçre-Fransa sınırında yer alıyor ve buraya gelen çoğu kişi hayatın daha ucuz olması nedeniyle Fransa'da kalıp her sabah İsviçre'ye işine gidiyor). Hemen sınırdaki St. Genis kasabasında, geçmişte geldiğim zamanlarda  sürekli kıyısında yürüyüş yaptığım küçük nehrin hemen dibinde, büyük bir bahçenin ortasında, epey zevkli bir şekilde döşenmiş güzel bir ev buldum; bu sefer epey şanslıydım açıkçası! Solda bu dört ay boyunca yürüyüş/koşu parkurum olacak güzel patikanın bir fotoğrafı bulunuyor.


İlk birkaç günü bulunduğum yere/eve alışmak, ufak ufak çalışma moduna girmek ve önümüzdeki günler için plan yapmak için kullanıp yarın itibariyle yeni "mesaiye" başlayacağım. Birçok toplantı, konferans ve tartışma ile geçecek ayları şimdiden sabırsızlıkla bekliyorum!