Fully Forward Mode (FFM) は、清華大学の Dai Qionghai 学者と Fang Lu 教授の研究チームによって 2024 年に提案された、光ニューラル ネットワークのトレーニング方法です。該当論文は「光ニューラルネットワークの完全順モードトレーニングこの論文では、FFM 法の原理、実装、応用を詳細に紹介し、さまざまな光学システムのトレーニングにおけるその有効性と優れたパフォーマンスを実証しています。この研究結果は2024年に雑誌「Nature」に掲載され、光コンピューティングと人工知能の分野で大きな進歩を遂げる予定です。

この方法は、光子伝播の対称性を利用して、ニューラル ネットワークのトレーニングにおける順方向伝播と逆方向伝播の両方を光の前方伝播と同等に扱い、効率的な光ニューラル ネットワーク トレーニング方法を開発します。 FFM 学習を通じて、研究者は数百万のパラメータを使用してディープ オプティカル ニューラル ネットワーク (ONN) をトレーニングし、超高感度の知覚と効率的な全光学処理を実現できます。