Какие графы нам нужны, какие графы нам важны?

Сегодня довелось читать несколько статей как про "эмерджентность" в векторных пространствах, так и про дальнейшее развитие NARS в части управления целями и подцелями, включая приоритизацию оных. В связи с чем возникло обостренное чувство не полной решенности двух технологических проблем, обозначенных в моей прошлогодней презентации про предикаты и схемы их хранения и представления:
http://aigents.com/papers/2020/Data-Structures-2020-en.pdf

1. В общем случае, как любой терм, так и любое отношение (предикат) имеет место быть определенным в каком либо контексте, причем любые количественные метрики вроде вероятности, истинности, силы, выраженности, экспресии, определённости итд. имеют смысл в данном контексте, где контекстов может быть не просто много, но они еще (собаки) могут и выстраиваться в иерархии. Практически это означает, что у любого терма или предиката необходимо указание контекста, в котором определенные количественные метрики имеют смысл. Практически, это означает, что любая графовая ДБ для более или менее "Внятного ИИ" ("Reasonable AI" - RAI) обязана иметь гипер/мета-графовую структуру в терминах моего доклада.

1. Подавляющее большинство прикладных систем, предполагающих применение "Внятного ИИ" ("Reasonable AI" - RAI) имеют и должны иметь дело как с историческими данными, где каждый предикат аннотирован временной меткой или интервалом, или их набором (частным случаем являются "вечные истины", количественные метрики которых предполагаются неизменными во времени), так и прогнозными данными, включая цели, подцели, ожидания а также планы действий направленные на их достижение либо избегание, причем, аналагично историческим данным, прогнозные данные также должны аннотироваться временными метками и интервами, соотвественно конкретным "горизонтам планирования". Несмотря на то, что в давней дискуссии с Беном Герцелем им было совершенно справедливо замечено, что категория времени является просто частным случаем контекта (см. выше п.1), собственный опыт реализации прикладных систем и ряда коллег как за рубежом (сам NARS) так и своих (Александр Болдачев) убеждает в том, что категория времени заслуживает того, чтобы быть выделенной в "системный" атрибут терма при его хранении в базе данных с особыми правилами индексирования и наделения её особыми синтаксическими свойствами в языках, предназначенных для создания AGI.

Итак, снова задаю старый вопрос "коллективному интеллекту" сообщества:
Какие графовые БД на сегодняшний день:
а) нативно поддерживают гиперграфы, как OpenCog?
б) нативно поддерживают индексацию по времени и интервалам как TimeScale DB?
в) являются open-source по "не заразным" (в отличие от GPL) лицензиям (последнее требование скорее всего не выполнимо, но - вдруг).

Благодарю за ответы. Будем выносить тему на семинар AGI in Russian в ноябре по мере получения ответов.