Forschende der Universität Klagenfurt haben mit ‚CheckMate‘ eine KI-gestützte Technologie entwickelt, die eigenständig Algorithmen für komplexe Kombinatorik- und Optimierungsprobleme erzeugen kann. Die Lösung soll bei industriellen Anwendungen bessere Ergebnisse liefern als bisherige Verfahren. Für die Technologie wurde bereits ein Patent eingereicht.

Zum Einsatz kommen könnten solche Systeme etwa bei der Planung von Industrieanlagen, in der Logistik oder bei Eisenbahnsicherungssystemen. Ziel ist es, aus einer sehr großen Zahl möglicher Lösungen die bestmögliche Variante zu finden.

Ausgangspunkt der Forschung sind sogenannte „harte Probleme“, bei denen klassische Verfahren schnell an ihre Grenzen stoßen. Als Beispiel nennt das Team stark vergrößerte Sudoku-Varianten mit hunderttausenden Reihen, Spalten und Zahlenkombinationen. Der Rechen- und Speicheraufwand solcher Aufgaben übersteigt laut den Forschenden die Möglichkeiten herkömmlicher Ansätze deutlich.

Gerhard Friedrich, Professor am Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity der Universität Klagenfurt, beschäftigt sich gemeinsam mit seinem Team seit Jahren mit solchen Problemstellungen. Das Forschungsteam besteht aus Veronika Semmelrock, Benedetta Strizzolo, Francesco Zuccato, Patrick Rodler, Konstantin Schekotihin und Gerhard Friedrich.

Mit CheckMate stellen die Forschenden nun ein System zur automatisierten evolutionären Codegenerierung vor. Die Technologie soll auf der International Joint Conference on Artificial Intelligence 2026 präsentiert werden.

„In den letzten Jahren mussten wir erkennen, dass es uns Menschen nicht gelingt, Werkzeuge für solche schwierigen Probleme zu entwickeln, die der Vision einer KI, die tatsächlich eigenständig harte Probleme löst, näherkommen“, erklärt Gerhard Friedrich.

Das System lässt sich in das Open-Source-Framework OpenEvolve integrieren. Mithilfe von Logikprüfungen, Effizienztests und kontinuierlichem Feedback entwickelt die KI schrittweise eigene Lösungsalgorithmen. Dafür benötigt CheckMate laut den Forschenden lediglich eine Beschreibung der Regeln und einige Beispielinstanzen.

„Unserem Team ist es nun gelungen zu zeigen, dass die mit CheckMate generierten Programme die aktuell führenden Technologien übertreffen und bessere Lösungen für harte Probleme mit direkter Industrierelevanz erzielen, als es bisher möglich war. Insbesondere hat es CheckMate auch ermöglicht, besonders harte, bisher ungelöste Probleme erstmalig zu lösen. Wir scheinen also in das Zeitalter eingetreten zu sein, in dem KI auch im Lösen komplexer Probleme dem Menschen zumindest ebenbürtig ist“, fasst Gerhard Friedrich die Ergebnisse zusammen: “LLMs + Logic + Evolution = Superhuman Programming.”