Mithilfe der causara KI-Technologie werden klassische mathematische Optimierungsmodelle verbessert, indem sie näher an die tatsächlichen Bedingungen und Herausforderungen realer Anwendungsfälle herangeführt werden.
Dieser Ansatz basiert dabei auf maschinellem Lernen und nutzt sowohl datengetriebene Surrogat-Modelle als auch Large Language Models (LLMs), um approximative Optimierungsmodelle beispielsweise mit Gurobi zu erstellen und effizient zu lösen. Darüber hinaus wurde eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche (GUI) entwickelt, die KI-gestützte Funktionen bietet. Damit lassen sich bestehende Modelle über einfache Prompts flexibel an temporäre Restriktionen oder geänderte Rahmenbedingungen anpassen — auch ohne Programmierkenntnisse. Besonders für nicht-technische Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter eröffnet das die Möglichkeit, Optimierungsmodelle selbstständig zu modifizieren und an aktuelle Anforderungen anzupassen.
Typische Use-Cases sind etwa die Optimierung von Produktionsplänen, Tourenplanungen, Energieeinsatzstrategien oder die dynamische Anpassung von Lieferketten.
Causara was founded with a mission to bridge the gap between mathematical optimization models and real-world objectives, ensuring they better reflect practical challenges and goals. Our foundation lies in years of cutting-edge, proprietary research deeply rooted in academia, which continues to guide our innovative solutions today. Research and development are at the heart of what we do, as we relentlessly pursue new methods and technologies to push the boundaries of what is possible. 
