No Laboratório de Modelagem Molecular e Machine Learning (LMML), uma equipe de cientistas de dados está desenvolvendo um avançado modelo de IA generativa para simular interações complexas entre biomoléculas. Este projeto de ponta exige a integração de um volume massivo de dados provenientes de fontes heterogêneas: resultados de simulações computacionais em bases de dados relacionais, dados experimentais de laboratório armazenados em planilhas e informações extraídas de artigos científicos em formatos semi-estruturados. O principal desafio reside na interoperabilidade desses dados, que apresentam esquemas inconsistentes, diferentes convenções de nomenclatura e ausência de identificadores comuns, dificultando a correta associação e mapeamento das informações. Para que o modelo de IA possa aprender padrões coesos e gerar simulações precisas, é crucial estabelecer uma representação matemática formal que permita organizar, relacionar e extrair funcionalidades desses conjuntos de dados dispersos, transformando-os em um ecossistema de informação unificado. Identifique a abordagem matemática que melhor permite organizar os dados heterogêneos do LMML em estruturas coesas, estabelecer relações claras entre eles e definir funções de mapeamento para a interoperabilidade necessária. Assinale a alternativa que descreve essa abordagem.