نموذج الذكاء الاصطناعي يحدد مصادر الضغط النفسي لدى السائقين ويفتح الطريق أمام مساعدين قياديين ذكيين في عام 2024، تم تسجيل 1,040 حادث على الطرق الإسبانية، بالإضافة إلى التصادمات البسيطة وأخرى مشاكل القيادة. تتضمن أسباب هذه الحوادث القيادة بسرعة زائدة، الظروف الجوية السيئة، الإدمان على المواد، لكنها تشمل أيضًا المشتتات والظروف الضاغطة التي يمكن تخفيفها من خلال تحسين تصميم البنية التحتية، تكنولوجيات مساعدة السائقين، وسياسات السلامة المرورية. قامت دراسة شاركت فيها جامعة كاتالونيا المفتوحة (UOC) بتحليل كيف تؤثر العناصر البصرية على مستويات الضغط النفسي لدى السائقين، وتحديد العوامل التي تؤثر سلبًا على تجربة القيادة. تفتح نتائج هذه الدراسة الطريق أمام تطوير مساعدين قياديين ذكيين وتحسين تصميم شوارع المدن لتقليل المحفزات الضاغطة. نشرت الورقة البحثية "تحليل المشهد المروري البصري لتقدير ضغط السائقين" في مجلة IEEE Transactions on Affective Computing، وقدمت خلاصات مشروع بحثي قادته الباحثة كريستينا بستوس، عضو مجموعة الذكاء الاصطناعي لتحسين الصحة والرفاهية (AIWELL)، التابعة لوحدة البحث الرقمية في مجال الصحة والرفاهية بجامعة UOC. شارك في البحث أعضاء هيئة التدريس من كلية علوم الكمبيوتر والوسائط المتعددة والاتصالات بجامعة UOC، أغارا لابيدريزا، رئيسة بحوث AIWELL، وألبرت سوليه، باحث من فريق CoSIN3، بالإضافة إلى جافيير بورخة، قائد فريق CoSIN3، ونسكا العوايج، وروساليند بيكارد، باحثتان من مختبر الوسائط في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT). أهمية المناظر الطبيعية للطريق كعامل ضاغط الأشياء التي نراها على الطرق وفي المناطق المحيطة بها تعد عاملاً رئيسيًا في حوادث المرور وتؤثر بشكل كبير على رفاهية وصحة الأشخاص الذين يستخدمون سياراتهم يوميًا. لذلك، كان التركيز على أسباب الضغط النفسي لدى السائقين محورًا لعدة دراسات في السنوات الأخيرة. ركزت الدراسة التي أجرتها جامعة UOC على هذه العوامل باستخدام البيانات البصرية فقط، دون الأخذ بعين الاعتبار الإشارات الفسيولوجية، تحليل الوجه أو تسجيلات مناورات السيارة. وهذا هو أول بحث من نوعه يركز حصريًا على الجانب البصري. استخدم فريق جامعة UOC نموذجًا للذكاء الاصطناعي يقيم ظروف المرور وجودة المشاة وسمات البيئة الحضرية في بيئات واقعية لإجراء دراسة شاملة للمشهد البصري. تضمنت الدراسة عدة نماذج للتعلم الآلي بمستويات مختلفة من التعقيد، بما في ذلك آلات المتجه الداعمة (SVMs) والشبكات العصبية المتلافهة (CNNs)، التي تحللت الصور الفردية، والشبكات الزمنية (TSNs)، التي تحللت مقاطع الفيديو. "نهجنا يدرس سياق الطريق، يحلل كيف يؤثر بيئة القيادة على ضغط السائقين ويساعد في التنبؤ به. لقد أثبتنا تجريبًا أن تحليل البيئة البصرية يوفر معلومات سياقية قيمة حول بيئة الطريق، مثل كثافة المرور، المناظر الطبيعية الحضرية ووجود المشاة"، قالت بستوس. "هذه المعلومات تكمل مصادر بيانات أخرى وضرورية لفهم أفضل للعوامل المؤثرة على مستويات الضغط النفسي وكيف يمكن أن يؤثر التصميم الحضري على سلامة الطرق. لقد أظهرت دراستنا لأول مرة أن السياق هو مصدر مهم للمعلومات يمكن معالجته"، أضافت. المشاة والمركبات الأخرى وإشارات الطرق تولد الضغط النفسي خلص فريق جامعة UOC إلى أن سياق الطريق البصري يلعب دورًا أساسيًا في إحداث الضغط النفسي لدى السائقين، وقد تمكنت من تحديد العناصر المحددة التي تؤثر بشكل كبير على تجربة القيادة. كشفت تحليلات النموذج الذكائي أن وجود المشاة والمركبات المتحركة (خاصة الكبيرة مثل الشاحنات) هي من بين العوامل التي تولد أكبر ضغط نفسي. بالإضافة إلى ذلك، هناك عناصر حضرية يمكن أن تشوش السائقين، مثل الإشارات، ملصقات الإعلانات وعبور المشاة. "جميع هذه العناصر تؤثر بشكل كبير على مستويات الضغط النفسي العالية للسائقين المدرسين، من خلال زيادة تعقيد التجربة وحملهم المعرفي"، شرحت بستوس. التطبيقات العملية المحتملة يمكن أن تساعد هذه النتائج في توجيه تصميم البنية التحتية الحضرية والسياسات الرامية إلى تقليل العوامل الضاغطة. على سبيل المثال، يمكن أن تكون أساسًا لتحسين الإشارات، أنظمة إدارة المرور في المناطق المزدحمة، أو تصميم تقاطعات أكثر أمانًا. "عن طريق تحديد العناصر الأكثر ضغطًا، يمكن للمخططين الحضريين وم AUTHORITIES المرورية اتخاذ تدابير لتخفيف هذه الآثار، مما يساهم في زيادة سلامة الطرق"، قال بستوس. هناك أيضًا إمكانية لتطوير أنظمة مساعدة للسائقين يمكنها مراقبة البيئة في الوقت الفعلي وإشعار السائق أو تفعيل آليات الأمان عند اكتشاف ظروف قد تكون ضاغطة. "في الوقت الحالي، لا توجد خطط فورية لتطبيق الدراسة عمليًا، حيث أجريت مع عدد محدود من السائقين. ومع ذلك، فإن النتائج تقدم أساسًا واعدًا لمتابعة البحوث في هذا المجال واستكشاف تطبيقها على أنظمة مساعدة السائقين"، أضافت بستوس. الخطوات القادمة في هذا الخط البحثي تشمل توسيع وتعدد البيانات، استكشاف نماذج متعددة الوسائط تدمج أنواعًا أخرى من البيانات غير الغازية (مثل معلومات السيارة)، وتحسين تقنيات تفسير الذكاء الاصطناعي لفهم أفضل للآليات الكامنة وراء الضغط النفسي. تقييم خبراء المجال يعد هذا البحث خطوة مهمة نحو تحسين سلامة الطرق ورفاهية السائقين. يرى الخبراء أن تطبيق التقنيات الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساهم بشكل كبير في تقليل حوادث المرور وتوفير بيئة قيادة أكثر أمانًا وراحة. نبذة عن جامعة كاتالونيا المفتوحة (UOC) تأسست جامعة كاتالونيا المفتوحة (UOC) في عام 1994 وهي جامعة بحثية خاصة تقدم برامج تعليمية عبر الإنترنت. تعتبر UOC من الرائدين في التعليم الإلكتروني والبحث العلمي، وتركز على مجالات مثل علوم الكمبيوتر والتكنولوجيا الرقمية والصحة数字健康与福祉. ملاحظة: في السطور الأخيرة، حدث خطأ في التحويل من اللغة الإنجليزية إلى العربية. يجب أن تكون النهاية كما يلي: تعتبر UOC من الرائدين في التعليم الإلكتروني والبحث العلمي، وتركز على مجالات مثل علوم الكمبيوتر والتكنولوجيا الرقمية والصحة والرفاهية.