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解決的問題

Ersilia 提供一個統一的、低程式碼平台，可無縫存取專為傳染病與被忽視疾病研究及藥物發掘而設計的預訓練 AI/ML 模型。它消除了非 AI 專家研究人員的技術障礙，使他們無需管理複雜的環境設定，即可使用複雜模型進行抗生素活性預測、ADMET 預測與生成化學研究。

如何運作

此專案由一個中央命令列介面（CLI）組成，用於管理模型的生命周期。使用者可瀏覽模型庫，使用唯一識別碼取得特定模型，於本機執行並透過傳遞輸入資料（如 CSV 檔案）給模型來執行預測。為確保相容性與可重現性，每個模型皆獨立打包，通常使用 Docker 容器或 Conda 環境，以確保一個模型的特定相依性不會與其他模型衝突。

適用對象

需要 AI/ML 工具進行藥物發掘與傳染病研究，但缺乏機器學習工程深度技術專長的實驗室、大學與診所研究人員——特別是全球南方地區的研究人員。

主要亮點

• 低程式碼存取：透過簡化的 CLI 簡化預訓練模型的使用。
• 獨立打包：使用 Docker 與 Conda 隔離模型環境，確保安裝與執行的無縫性。
• 多樣化的模型庫：包含分子表徵、生成化學與抗生素活性預測模型。
• 開放原始碼使命：致力於為全球南方地區提供知識與研究成果的平等存取。