Spin-Wave Voices

Santa Pile (AT), Martin Gasser (AT), Christina Humer (AT), Silvan David Peter (AT), Andreas Ney (AT), Verena Ney (AT)

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„Spinwellen“ sind eine der Möglichkeiten, die Übertragung von elektronischen Ladungen in Logic Devices zu ersetzen, um die Informationsverarbeitung schneller und effizienter zu machen. Die Installation Spin-Wave Voices ermöglicht es uns, diese neue Technologie zu erforschen, zu spüren und mit ihr zu interagieren. Mit einer einfachen Pedalbetätigung ist es möglich, eine Anregung von Spinwellen in einer der verschiedenen Mikrostrukturen unterschiedlicher Form zu starten. Wenn das Pedal betätigt wird, werden mikromagnetische Simulationen der realen Struktur, die durch Synchrotronmessungen bestätigt wurden, visualisiert und zum Klingen gebracht. Obwohl sie in der Realität extrem schnell und klein sind, werden die Wellen in der Installation verlangsamt und milliardenfach vergrößert, um sie der menschlichen Wahrnehmung zugänglich zu machen. Insgesamt können wir so die Spin-Wave Voices sehen und hören, wie sie erscheinen, sich entwickeln und sich je nach Form unterscheiden. Die Poster, die den wissenschaftlichen Hintergrund erläutern, und ein Mikroskop, das zeigt, wie klein die realen Strukturen sind, werden es den Besucher*innen ermöglichen, das Konzept eingehender zu erkunden.

Biographies

Santa Pile is a postdoc, Andreas Ney is a professor, and Verena Ney is a university assistant at the Institute of Semiconductor and Solid State Physics JKU Linz, Martin Gasser is a researcher, developer, media artist, and a musician at the University of Applied Arts Vienna, Christina Humer is a PhD student at the Institute of Computer Graphics JKU Linz, and Silvan David Peter is a PhD student at the Institute of Computational Perception JKU Linz.

Credits

SWV would like to acknowledge funding by Johannes Kepler University Linz, Linz Institute of Technology (LIT), the State of Upper Austria, and the Federal Ministry of Education, Science, and Research (LIT-2019-7-SEE-117), the FWF Austrian Science Fund (DFH 23–N and ESP 4), and the European Research Council (ERC) under the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program (101019375).