Ce projet de recherche vise à améliorer l'estimation de la sélectivité des prédicats spatiaux multidimensionnels en utilisant des retours d'optimiseurs. Il explore divers modèles d'apprentissage automatique (réseaux de neurones, modèles basés sur les arbres, etc.) pour optimiser les requêtes spatiales dans les bases de données. Les résultats sont comparés à des méthodes traditionnelles comme les histogrammes ou les R-Tree.