Naučnici rade na unapređenju 3D mapa terena na Marsu koristeći model dubokog učenja poznat kao Multi-scale Generative Adversarial U-Net (MADNet). Za potrebe sletanja rovera, precizno mapiranje i planiranje su ključni. Istraživači, uključujući Iu Tao i njegove kolege, primenjuju MADNet na digitalne modele terena Marsa, poboljšavajući rezoluciju i uklanjajući artefakte.
MADNet je obučen korišćenjem kombinacije postojećih digitalnih modela terena Marsa s različitim rezolucijama. Kroz višestruke iteracije, istraživači su eliminisali artefakte i praznine, rezultirajući digitalnim mozaikom terena Jezera na Marsu rezolucije 50 centimetara po pikselu. Ovi rezultati ukazuju na značajno poboljšanje u odnosu na postojeće mape, uključujući veću efektivnu rezoluciju i eliminaciju različitih artefakata. Ova poboljšana mapa terena pomaže u pripremama za bezbedno sletanje i istraživanje površine Marsa od strane rovera poput Perseverance 2020. Rezultati istraživanja su javno dostupni, doprinoseći naučnoj zajednici koja proučava Crvenu planetu.
