KI statt Ingenieur? „CheckMate“ löst Industrieprobleme selbstständig

Produktionsanlagen planen, Lieferketten optimieren oder Eisenbahnsysteme absichern – viele dieser Aufgaben bringen selbst moderne Software an ihre Grenzen. Das Problem ist weniger die eigentliche Berechnung. Entscheidend ist die enorme Zahl möglicher Kombinationen.

Schon kleine Änderungen können dafür sorgen, dass die Zahl möglicher Lösungen explodiert. Genau deshalb gelten viele Optimierungsprobleme bis heute als extrem schwer beherrschbar.

Forschende der Universität Klagenfurt arbeiten seit Jahren an solchen sogenannten „harten Problemen“. Nun stellt das Team mit „CheckMate“ ein KI-System vor, das eigenständig Algorithmen für diese Aufgaben entwickelt. Die Technologie soll besonders komplexe Kombinatorik- und Optimierungsprobleme lösen, wie sie in Industrie, Logistik oder Infrastruktur täglich auftreten.

Warum klassische Solver oft scheitern

Viele industrielle Planungsprobleme zählen zu den sogenannten kombinatorischen Problemen. Dabei müssen Computer aus einer gewaltigen Zahl möglicher Varianten eine möglichst gute Lösung herausfiltern. Genau das macht solche Aufgaben so schwierig.

Auf den ersten Blick klingt das noch überschaubar. In der Praxis steigt der Rechenaufwand jedoch oft explosionsartig an. Schon wenige zusätzliche Bedingungen können dafür sorgen, dass die Zahl möglicher Kombinationen förmlich explodiert.

Gerhard Friedrich vom Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity der Universität Klagenfurt veranschaulicht das am Beispiel von Sudoku. Herkömmliche 9×9-Rätsel lösen Computer seit Jahren problemlos. Werden die Spielfelder allerdings stark vergrößert, stoßen klassische Verfahren schnell an ihre Grenzen. Der Speicherbedarf wächst massiv, gleichzeitig steigen die Rechenzeiten drastisch an. Selbst leistungsfähige Systeme finden dann oft keine praktikablen Lösungen mehr.

In realen Industrieanwendungen kommen zusätzlich zahlreiche Nebenbedingungen hinzu:

• begrenzte Ressourcen,
• Zeitfenster,
• Sicherheitsregeln,
• Materialverfügbarkeiten,
• Abhängigkeiten zwischen Prozessen.

Dadurch werden viele Probleme rechnerisch extrem aufwendig.

KI erzeugt eigene Lösungswege

Genau hier setzt „CheckMate“ an. Das System basiert auf einer Form automatisierter Softwareentwicklung. Die KI erzeugt dabei selbstständig Programme, testet diese, bewertet ihre Qualität und entwickelt sie schrittweise weiter.

Das Prinzip erinnert an Evolution: Schlechte Varianten werden verworfen, erfolgreiche Ansätze weiter verändert und optimiert.

Die Forschenden kombinieren dafür mehrere Technologien:

• große Sprachmodelle (LLMs),
• logikbasierte Korrektheitsprüfungen,
• automatisierte Code-Evolution,
• kontinuierliche Effizienztests.

„CheckMate“ wurde in das Open-Source-Framework OpenEvolve integriert. Der Ansatz unterscheidet sich von klassischen Optimierungssystemen vor allem dadurch, dass die KI nicht exakt vorgegeben bekommt, wie sie ein Problem lösen soll. Stattdessen definieren die Forschenden lediglich die Regeln und Bedingungen einer gültigen Lösung. Den eigentlichen Lösungsalgorithmus entwickelt das System selbst.

Nicht allgemeine KI, sondern spezialisierte Problemlösung

Die Aussagen der Forschenden klingen stellenweise weitreichend. Tatsächlich geht es hier aber nicht um eine allgemeine künstliche Intelligenz, die beliebige Probleme versteht und löst.

„CheckMate“ arbeitet in klar definierten mathematischen und logischen Problemräumen. Genau dort scheint das System allerdings deutliche Fortschritte zu erzielen.

Laut Gerhard Friedrich konnten die erzeugten Programme bestehende Verfahren bei bestimmten Problemklassen übertreffen. Außerdem habe das System einige besonders schwierige Optimierungsprobleme erstmals erfolgreich gelöst. Gemeint sind dabei vor allem komplexe Benchmark- und Industrieprobleme, nicht allgemein unlösbare Aufgaben.

Warum das für die Industrie interessant ist

Für Unternehmen könnten Systeme wie „CheckMate“ wirtschaftlich interessant werden. Denn viele Branchen kämpfen seit Jahren mit hochkomplexen Planungsaufgaben. Das betrifft etwa die Produktionssteuerung, die Verkehrsplanung, die Logistik oder die Energieverteilung. Auch in modernen Fertigungsprozessen müssen unzählige Abhängigkeiten gleichzeitig berücksichtigt werden.

Schon kleine Verbesserungen können dort große Auswirkungen haben. Wenn Produktionsabläufe effizienter werden, Materialflüsse besser abgestimmt sind oder Maschinen präziser ausgelastet werden, lassen sich oft erhebliche Kosten einsparen. In großen Industrieanlagen geht es dabei schnell um Millionenbeträge.

Bislang mussten Fachleute für solche Aufgaben meist spezialisierte Algorithmen entwickeln und diese über Jahre hinweg anpassen und optimieren. Genau hier könnte „CheckMate“ künftig helfen. Das System soll Lösungswege zumindest teilweise automatisiert entwickeln und verbessern.

Wie funktioniert das System außerhalb der Testumgebung?

Noch ist allerdings offen, wie zuverlässig solche KI-generierten Algorithmen außerhalb kontrollierter Testumgebungen arbeiten. Gerade in sicherheitskritischen Bereichen müssen Ergebnisse nachvollziehbar, stabil und reproduzierbar bleiben.

Trotzdem zeigt die Entwicklung deutlich, wohin sich moderne KI derzeit bewegt. Lange standen vor allem Chatbots sowie Bild- und Textgeneratoren im Mittelpunkt. Inzwischen rückt aber zunehmend ein anderes Feld in den Fokus: die automatisierte Lösung technischer und mathematischer Probleme.

Gerhard Friedrich beschreibt den Ansatz mit einer knappen Formel: „LLMs + Logic + Evolution = Superhuman Programming.“ Die Forschenden wollen ihre Ergebnisse auf der International Joint Conference on Artificial Intelligence 2026 vorstellen. Für die Technologie wurde zudem bereits ein Patent eingereicht.