Fully Forward Mode (FFM) ist eine Methode zum Trainieren optischer neuronaler Netzwerke. Es wurde vom Forschungsteam des Akademikers Dai Qionghai und Professor Fang Lu von der Tsinghua-Universität im Jahr 2024 vorgeschlagen. Das entsprechende Papier istVollständiges Vorwärtsmodus-Training für optische neuronale NetzwerkeIn dem Artikel „The FFM Method“ werden die Prinzipien, die Implementierung und die Anwendung der FFM-Methode im Detail vorgestellt und ihre Wirksamkeit und überlegene Leistung beim Training verschiedener optischer Systeme demonstriert. Dieses Forschungsergebnis wurde 2024 in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht und markiert einen bedeutenden Durchbruch auf dem Gebiet der optischen Datenverarbeitung und der künstlichen Intelligenz.

Diese Methode nutzt die Symmetrie der Photonenausbreitung, um sowohl die Vorwärts- als auch die Rückwärtsausbreitung beim Training neuronaler Netzwerke mit der Vorwärtsausbreitung von Licht gleichzusetzen und so eine effiziente Trainingsmethode für optische neuronale Netzwerke zu entwickeln. Durch FFM-Lernen können Forscher tiefe optische neuronale Netzwerke (ONNs) mit Millionen von Parametern trainieren und eine hochempfindliche Wahrnehmung sowie eine effiziente rein optische Verarbeitung erreichen.