Magnonics is an emerging research field that addresses the use of spin waves (magnons), purely magnetic waves, for information transport and processing. Spin waves are a potential replacement for electric current in modern computational devices that would make them more compact and energy efficient. The field is yet little known, even among physicists. Additionally, with the development of new measuring techniques and computational physics, the obtained magnetic data becomes more complex, in some cases including 3D vector fields and time-resolution. This work presents an approach to the audio-visual representation of the spin waves and discusses its use as a tool for science communication exhibits and possible data analysis tool. The work also details an instance of such an exhibit presented at the annual international digital art exhibition Ars Electronica Festival in 2022.


翻译:磁子学是一门新兴研究领域,致力于利用纯磁性的自旋波(磁子)进行信息传输与处理。自旋波有望替代现代计算设备中的电流,从而使设备更紧凑且能效更高。该领域目前仍鲜为人知,即使在物理学家群体中亦是如此。此外,随着新型测量技术与计算物理学的发展,所获得的磁学数据日趋复杂,某些情况下甚至包含三维矢量场与时间分辨率。本研究提出了一种自旋波的视听表征方法,并探讨了其作为科学传播展览工具及潜在数据分析工具的用途。本文还详细介绍了2022年在国际数字艺术年度展览"奥地利电子艺术节"中呈现的此类展览实例。

0
下载
关闭预览

相关内容

第26届SPIN研讨会旨在将对软件分析和软件模型自动化工具技术感兴趣的研究人员和实践者聚集在一起,以进行验证和确认。研讨会特别关注并发软件,但不排除对顺序软件的分析。提交的资料包括理论结果、新算法、工具开发和经验评估。官网链接:https://conf.researchr.org/track/spin-2019/spin-2019-papers
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
11+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
9+阅读 · 6月4日
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
11+阅读 · 6月4日
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
7+阅读 · 6月4日
《通往人工通用智能之路上的均衡策略》
专知会员服务
7+阅读 · 6月3日
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
21+阅读 · 6月2日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员