Curiosity of the human mind and the possibility of settlement in other planets to decrease the likelihood of human extinction have acted as a catalyst in the colonization mission of the planet Mars. Exploration, colonization and human missions to the planet are being supported by many public space agencies. Although there are several factors like toxic soil, low gravity, radiation exposures etc. that rule out the possibility of colonization, the presence of polar ice caps gives abundant hope to scientists towards making Mars habitable. Colonizing the planet also considers factors like atmosphere, soil, water content etc., and there seems to be an ongoing debate on how to make the planet habitable for mankind. In order to strengthen or weaken the claim there is a necessity to explore many other factors that may contribute to Mars’ colonization in the future. Weather is one such factor worth exploring. In this paper we present some artificial intelligence techniques for analyzing Martian weather data. We rely on machine learning models like Convolution Neural Networks (CNN), Gated Recurrent Units (GRU), Long Short Term Memory (LSTM), stacked LSTM, and CNN-LSTM models to analyze the red planet’s weather data. The models have been validated using statistical parameters such as MAE, MSE, RMSE and R-squared coefficient. Our analysis reports that the LSTM model outperforms all the baseline models with the R-squared value as 0.8640, and the MAE value as 0.1257.

人类心灵的好奇心以及在其他行星定居以减少人类灭绝的可能性的可能性已经成为火星殖民任务的催化剂。许多公共空间机构正在支持探索、殖民和人类对地球的任务。尽管有毒土壤、低重力、辐射暴露等多种因素排除了殖民化的可能性，但极地冰盖的存在为科学家们使火星变得宜居提供了充足的希望。殖民地球还考虑了大气、土壤、含水量等因素，关于如何使地球适合人类居住似乎一直存在争论。为了加强或削弱这一主张，有必要探索许多其他可能导致未来火星殖民的因素。天气就是这样一个值得探索的因素。在本文中，我们介绍了一些用于分析火星天气数据的人工智能技术。我们依靠卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU)、长短期记忆 (LSTM)、堆叠 LSTM 和 CNN-LSTM 模型等机器学习模型来分析红色星球的天气数据。这些模型已经使用统计参数（例如 MAE、MSE、RMSE 和 R 平方系数）进行了验证。我们的分析报告称，LSTM 模型优于所有基线模型，其 R 平方值为 0.8640，MAE 值为 0.1257。在本文中，我们介绍了一些用于分析火星天气数据的人工智能技术。我们依靠卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU)、长短期记忆 (LSTM)、堆叠 LSTM 和 CNN-LSTM 模型等机器学习模型来分析红色星球的天气数据。这些模型已经使用统计参数（例如 MAE、MSE、RMSE 和 R 平方系数）进行了验证。我们的分析报告称，LSTM 模型优于所有基线模型，其 R 平方值为 0.8640，MAE 值为 0.1257。在本文中，我们介绍了一些用于分析火星天气数据的人工智能技术。我们依靠卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU)、长短期记忆 (LSTM)、堆叠 LSTM 和 CNN-LSTM 模型等机器学习模型来分析红色星球的天气数据。这些模型已经使用统计参数（例如 MAE、MSE、RMSE 和 R 平方系数）进行了验证。我们的分析报告称，LSTM 模型优于所有基线模型，其 R 平方值为 0.8640，MAE 值为 0.1257。这些模型已经使用统计参数（例如 MAE、MSE、RMSE 和 R 平方系数）进行了验证。我们的分析报告称，LSTM 模型优于所有基线模型，其 R 平方值为 0.8640，MAE 值为 0.1257。这些模型已经使用统计参数（例如 MAE、MSE、RMSE 和 R 平方系数）进行了验证。我们的分析报告称，LSTM 模型优于所有基线模型，其 R 平方值为 0.8640，MAE 值为 0.1257。