في ظل تزايد الحاجة إلى بيانات زراعية منظمة وقابلة للتشغيل البيني، تقدم هذه الدراسة مفهوم "Datahub" لإنتاج القمح المستدام. يعتمد هذا الإطار المبتكر على نموذج هيكلي قائم على الرسوم البيانية، حيث يجمع بين بيانات إنتاج القمح المتنوعة في مستودع واحد قابل للاستعلام. باستخدام منهجية اكتساب المعرفة وتمثيلها (Knowledge Acquisition and Representation Methodology - KNARM)، وبمشاركة خبراء من مختلف المجلات، تم تطوير تصنيفات تدير العناصر الغذائية وأخرى تتعلق بإدارة الأمراض، وهما من العوامل الرئيسية التي تؤثر على إنتاجية القمح واستدامته.

إن تصنيفات العناصر الغذائية ومكافحة الأمراض متصلة بشكل معقد ولكن يتم الحفاظ عليها ككيانات منفصلة، مما يشكل ترابطًا عبر طبقات متصلة تساهم في بناء الرسم البياني للمعرفة (Knowledge Graph). يتجه هذا الرسم البياني إلى تجميع البيانات من مصادر متنوعة بما في ذلك تجارب الحقل، والمعرفة المتخصصة، ووصف البيئة.

لقد تم تدقيق هذه التصنيفات بشكل جيد، مما يُظهر أن الرسم البياني للمعرفة يجيب بدقة على الأسئلة الزراعية العملية المطروحة باستخدام استعلام "SPARQL". كما يبرهن الإطار على القدرة على استنتاج حقائق جديدة استناداً إلى التدفقات الموجودة في التصنيفات، مما يعزز الاستفادة من البيانات المجمعة.

يوفر هذا الابتكار أساسًا قويًا لنظام متكامل وغني بالمعلومات حول إنتاج القمح، من المزرعة إلى المائدة، مما يمهد الطريق لبناء "Datahub" عالمي يركز على تحسين أنظمة غذائية مستدامة.