في عالم البيانات المعقدة، تتزايد الحاجة إلى أدوات قادرة على التعامل مع المعلومات المتعددة الأبعاد وغير المؤكدة. وهنا يأتي دور ProbSPARQL، التوسع البارز في تقنية SPARQL، التي تتيح تحليل البيانات المرتبطة بمنتجات متجددة. أعلن مشروع SFB 1574 Circular Factory عن إنشاء بنية تحتية مشتركة لرسم المعرفة، تهدف إلى دمج البيانات المتعلقة بالمنتجات المعادة، وهو ما يُعتبر تحولاً في قطاع الصناعة.

تكمن التحديات الرئيسية في البيانات المتاحة، حيث تحتوي على قياسات رقمية مصدرها أجهزة الاستشعار أو مشتقة منها، وغالباً ما تكون متعددة الأبعاد وغير مؤكدة. تتطلب عمليات المعالجة المستندة إلى هذه البيانات، مثل تقييم موثوقية المكونات أو التخطيط لإعادة التجميع، نماذج تمثيلية دقيقة للحالة غير المؤكدة.

كما هو معروف، فإن تقنيات RDF وSPARQL الحالية تعاني من نقص في الدعم الأصلي لإجراء تحليلات واستعلامات منسقة لمثل هذه البيانات. لذا، تأتي ProbSPARQL كحل مبتكر. حيث تعمل على تمثيل القيم الرقمية غير المؤكدة كمتغيرات عشوائية، مما يسمح بإجراء استعلامات أكثر دقة باستخدام بيانات RDF الاحتمالية.

تم تنفيذ ProbSPARQL على إطار العمل Apache Jena ARQ، ويأتي مع طبقة تنفيذ متوافقة مع Fuseki، مما يُسهل تبني هذه التقنية في نظم البيانات المعقدة. كما تم تقييم فعالية الاستخدام الواقعي لهذه التقنية باستخدام بيانات مستمدة من المشروع، مع التركيز على توزيع الشكوك الناتجة عن قياسات الموارد.

تظهر النتائج تفوق الأداء، حيث تحسنت سرعة المعالجة، وقللت من التكاليف الناتجة عن تحليل البيانات، مما يجعل ProbSPARQL خياراً منطقياً لكل من يسعى لفهم البيانات غير المؤكدة بشكل أفضل.