Irrgärten enthalten viele herausfordernde Konzepte, sowohl aus dem mathematischen als auch aus dem computerwissenschaftlichen Bereich. Durch ihren komplexen Bau sind Irrgärten schwer zu lösen. Bei der Umsetzung von Irrgärtengenerier- und Lösungsalgorithmen spielt Schwarmintelligenz eine entscheidende Rolle. Roboter sind darauf angewiesen, kooperativ zu agieren, um gemeinsam komplexe Aufgabenstellungen zu bewältigen. Diese kollektive Herangehensweise ermöglicht es den Robotern nicht nur, Zeit zu sparen, sondern auch ihre Batteriekapazität zu schonen, die sie bei spezifischen Aktionen verbrauchen. Sie können ihre Energievorräte wieder aufladen, indem sie eine beliebig platzierte Ladestation im Irrgarten aufspüren.
Die erstaunlichen Resultate zahlreicher durchgeführter Experimente wurden mathematisch nachgewiesen und systematisch dokumentiert. Darüber hinaus wurde ein Modell auf Basis von Reinforcement-Learning entwickelt, das auf die Optimierung von Zeit und Batterieverbrauch abzielt.