تصميم واجهة المركبات الجديدة المدفوعة بالعاطفة باستخدام LSTM محسَّن وتنقيب عاطفي قائم على LDA

لماذا تهم وجوه السيارات والمشاعر

عندما ترى سيارة جديدة على الطريق لأول مرة، غالباً ما يحدد التكوين الأمامي أو «الوجه» ما إذا كنت ستحبها أم لا. ينطبق هذا بشكل خاص على المركبات ذات الطاقة الجديدة، التي تتنافس ليس فقط بالبطاريات والمدى بل أيضاً بالشخصية والأسلوب. تسأل الدراسة التي يستند إليها هذا المقال سؤالاً بسيطاً ذا إجابة معقَّدة: كيف يمكن لمصنعي السيارات تصميم مقدمة سيارة SUV كهربائية بحيث تبدو للمستخدمين العاديين أنيقة أو قوية أو متطورة تقنياً أو رياضية بشكل موثوق، وليس فقط بالنسبة للمصممين والمهندسين؟

تحويل حديث الإنترنت إلى كلمات شعورية واضحة

بدلاً من البدء بآراء الخبراء، توجه الباحثون مباشرة إلى السائقين الحقيقيين. جمعوا أكثر من 27 ألف تعليق عبر الإنترنت حول مظهر سيارات SUV الكهربائية الخالصة من منتديات السيارات الصينية الكبرى. بعد تنظيف النص والاحتفاظ فقط بالكلمات التي تصف المظهر، استخدموا طريقة إحصائية لكشف الموضوعات الرئيسية المتخفية في التعليقات. ظهرت أربعة اتجاهات عاطفية واضحة: إحساس بالأناقة، وإحساس بالقوة، وإحساس بالتقنية، وإحساس بالرياضية. أصبحت هذه المشاعر الأربعة «خريطة» عاطفية أساسية بُنيت عليها بقية الدراسة.

تفكيك واجهات السيارات إلى لبنات بناء بسيطة

بالطبع، لا تخبر المشاعر المصممين كيف يحركون مصباح الرأس أو يعيدون تشكيل الشبك. لربط العاطفة بالشكل، جمع الفريق 90 صورة من العرض الأمامي لسيارات SUV الكهربائية الحديثة وطلب من خبراء التصميم وصف هيكلها بتفصيل. قسموا كل مقدمة إلى ثمانية عناصر رئيسية، مثل انسياب الخطوط، وتخطيط المصابيح الأمامية، ومنطقة الشبك، ومداخل الهواء السفلية، والمرايا، وخطوط غطاء المحرك، وموقع الشعار، والتي أنتجت معاً 49 نوعاً محدداً. ثم قيّم 60 مشترياً محتملاً قوة تعبير كل صورة عن المشاعر الأربعة. باستخدام أسلوب فرز رياضي، وجد الباحثون أن أربعة فقط من العناصر الثمانية تحمل معظم الوزن العاطفي: اتجاه الخط العام، وتكوين المصابيح الأمامية، ومدخل الهواء السفلي، وخطوط غطاء المحرك.

تعليم نموذج أنه يشعر بما يشعر به الناس

مع توفر الأشكال والمشاعر الرئيسية، درب الفريق نموذج تعلم عميق للتنبؤ بردود الفعل العاطفية من خصائص التصميم الأربعة الأساسية. استخدموا نوعاً خاصاً من الشبكات العصبية القادرة على تعلم تفاعلات معقدة وأضافوا طبقة «انتباه» تبرز أي توليفات الميزات هي الأهم لكل شعور. وبما أن مثل هذه النماذج قد تكون حساسة، فقد بحثت خوارزمية جينية تلقائياً عن إعدادات جيدة، مثل عدد الوحدات الداخلية وسرعة التعلم. وعلى الرغم من وجود 90 واجهة سيارة فقط، طابقت النماذج النهائية تقييمات الناس عن كثب لكل المشاعر الأربعة، مع أخطاء متوسطية ضئيلة جداً على مقياس من سبع نقاط استخدم في الاستطلاعات.

من المشاعر إلى وصفات تصميم ملموسة

بمجرد التدريب، أصبح بالإمكان تشغيل النظام بالعكس كنوع من حاسبة التصميم العاطفي. ولّد الباحثون أكثر من ألف توليفة ممكنة من الميزات الأربعة الأساسية وطلبوا من النموذج تسجيل مدى شعور كل توليفة بأنها أنيقة أو قوية أو متطورة تقنياً أو رياضية. لكل شعور، أشار النموذج إلى مزيج محدد من انسياب الخطوط، ونمط المصابيح، وشكل المدخل السفلي، ونمط غطاء المحرك كأفضل تطابق. ثم رسم المصممون وقدموا تصييرات لأربع واجهات مفاهيمية لسيارات SUV تتبع هذه الوصفات، واحدة لكل شعور مستهدف، وعرضوها على 127 مشترياً محتملاً لتقييم جديد.

هل تعمل تصاميم النموذج فعلاً؟

كان الاختبار النهائي بسيطاً: هل يتفق الناس على أن تصميم «الأناقة» يبدو حقاً أنيقاً، وهكذا؟ عندما قيّم المشاركون الواجهات الأربع المفاهيمية، حصل كل تصميم على أعلى درجاته في الشعور المستهدف وبوضوح أعلى من النقطة المحايدة الوسطى. يشير هذا إلى أن الإطار يمكنه بثقة تحويل أهداف عاطفية غامضة مثل «أكثر رياضية» إلى خيارات تصميمية ملموسة للواجهة الأمامية يفسرها كثير من المشاهدين بنفس الطريقة. بالنسبة لصانعي السيارات، يعني ذلك مساراً أكثر مباشرة مما يقوله العملاء عبر الإنترنت إلى ما يظهر في صالة العرض، مع بيانات توجه شكل المصابيح والفتحات الهوائية وخطوط الغطاء بحيث يتطابق «وجه» المركبة بشكل أفضل مع المزاجات التي يبحث عنها المشترون.

الاستشهاد: Yu, C., Qian, Y. & Li, Y. Emotion-driven front-end design of NEVs using an improved LSTM with LDA-based emotion mining. Sci Rep 16, 15786 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-45602-1

الكلمات المفتاحية: المركبات ذات الطاقة الجديدة, تصميم السيارات, مشاعر المستخدمين, التعلم العميق, تصميم SUV