Verifiable UAV Mission Planning with Agentic AI: A Generator–Verifier–Repair Framework for Trustworthy Single-UAV Autonomy

Language models can turn written mission instructions into UAV flight plans, but these plans may break important safety rules, such as geofences, altitude limits, battery limits, return-to-home requirements, and no-fly zones. This thesis adds a safety layer before a plan reaches the autopilot. One component creates the plan, a second checks it against formal operating rules, and a third repairs any unsafe part. The system will be tested in ROS 2, Gazebo, and PX4 simulations and compared with unverified language-model planners using safety and mission-success measures.

تخطيط مهام الطائرات المسيّرة القابل للتحقّق بالذكاء الاصطناعي الوكيلي: إطار توليد–تحقّق–إصلاح لاستقلالية جديرة بالثقة

تستطيع النماذج اللغوية تحويل تعليمات المهمة المكتوبة إلى خطط طيران للطائرات المسيّرة، لكن هذه الخطط قد تخالف قواعد سلامة مهمة، مثل الحدود الجغرافية، وحدود الارتفاع والبطارية، ومتطلبات العودة إلى نقطة الانطلاق، ومناطق حظر الطيران. تضيف هذه الأطروحة طبقة أمان تفحص الخطة قبل إرسالها إلى نظام الطيران الآلي. ينشئ مكوّن أول الخطة، ويفحصها مكوّن ثانٍ وفق قواعد تشغيل محدّدة، ثم يصلح مكوّن ثالث الأجزاء غير الآمنة. سيُختبر النظام في بيئات محاكاة ROS 2 وGazebo وPX4، وستُقارن نتائجه بخطط لم تخضع لهذا الفحص باستخدام مقاييس السلامة ونجاح المهمة.

Embodied Cognitive UAV Swarms for Defense and Emergency Response: Distributed Agentic Reasoning, Belief-Sharing, and Cognitive Fault Tolerance

Most current agent-based UAV systems use one language model as a central planner; the drones do not reason for themselves. This thesis gives each UAV its own small language model so the swarm can make decisions without one central planner. The UAVs share their beliefs, intentions, and confidence levels and coordinate through structured messages. This method will be compared with one-round voting and auction-based task allocation. The study also examines reasoning failures, such as hallucinations, drifting reasoning, and conflicting intentions, alongside communication and sensor failures.

أسراب الطائرات المسيّرة ذات الإدراك المُجسَّد للدفاع والاستجابة للطوارئ: استدلال وكيلي موزّع، وتشارك المعتقدات، وتحمّل الأعطال الإدراكية

تستخدم معظم أنظمة الطائرات المسيّرة الوكيلة الحالية نموذجاً لغوياً واحداً للتخطيط المركزي، ولا تتخذ الطائرات قراراتها بنفسها. تمنح هذه الأطروحة كل طائرة نموذجاً لغوياً صغيراً، حتى يتمكن السرب من اتخاذ القرارات من دون مخطّط مركزي واحد. تتبادل الطائرات معلومات عن اعتقاداتها ونواياها ودرجة ثقتها، وتنسّق عملها برسائل منظّمة. ستُقارن هذه الطريقة بالتصويت في جولة واحدة وبتوزيع المهام عن طريق المزاد. كما تدرس الأطروحة أخطاء الاستدلال، مثل الهلوسة وانحراف التفكير وتعارض النوايا، إلى جانب أعطال الاتصال وأجهزة الاستشعار.

MCP-Guard: A Capability-Typed Firewall for Agent Tool Use

AI agents can use tools through the Model Context Protocol (MCP), but a harmful tool description or a chain of connected servers may cause sensitive data to leak. This thesis develops a security layer that states what each tool is allowed to do and which types of data it may access. The layer tracks data as it moves between servers and blocks calls that break the policy before they run. The evaluation will replay published attacks against containerized MCP servers and compare the protection with existing defenses. It will also include Arabic data-loss prevention for regional compliance needs.

MCP-Guard: جدار حماية قائم على تصنيف الصلاحيات لاستخدام الوكلاء للأدوات

يتيح بروتوكول سياق النموذج (MCP) لوكلاء الذكاء الاصطناعي استخدام الأدوات، لكن وصفاً ضاراً لأداة أو سلسلة من الخوادم المترابطة قد يؤدي إلى تسريب بيانات حساسة. تطوّر هذه الأطروحة طبقة أمان تحدّد ما يُسمح لكل أداة بفعله وأنواع البيانات التي يمكنها الوصول إليها. تتتبّع الطبقة حركة البيانات بين الخوادم، وتحجب أي طلب يخالف السياسة قبل تنفيذه. سيُقيَّم النظام بإعادة تشغيل هجمات منشورة على خوادم MCP داخل حاويات، ثم مقارنة مستوى الحماية بالدفاعات الحالية. ويشمل العمل أيضاً منع تسريب البيانات العربية بما يدعم متطلبات الامتثال في المنطقة.

Leakage-Aware, Verifiable Self-Evolution for Arabic Agents (AraEvolve)

Self-improving agents change their own prompts, workflows, or memory to solve tasks better. Progress is easy to check in coding because tests can show whether a solution works. Arabic language tasks are harder to verify because they depend on language and culture and often have no automatic correctness test. This thesis builds an Arabic evaluation environment in which an independent measure checks improvement. It then tests whether an agent can learn to solve Arabic tasks that it previously failed, using unseen test cases to provide reliable evidence.

تطوّر ذاتي قابل للتحقّق وواعٍ بتسرّب المكافأة للوكلاء الناطقين بالعربية (AraEvolve)

تعمل الوكلاء ذاتية التحسين على تعديل موجّهاتها أو خطوات عملها أو ذاكرتها كي تنجز المهام بصورة أفضل. يسهل قياس التحسّن في البرمجة لأن الاختبارات توضّح ما إذا كان الحل صحيحاً. أما مهام اللغة العربية، فيصعب التحقّق منها لأنها تعتمد على اللغة والثقافة، ولا يتوافر لها غالباً اختبار آلي للصحة. تبني هذه الأطروحة بيئة تقييم عربية تستخدم مقياساً مستقلاً للتحقّق من التحسّن. ثم تختبر قدرة الوكيل على تعلّم مهام عربية أخفق فيها سابقاً، باستخدام حالات اختبار جديدة لم يرها أثناء التطوير.

Risk-Calibrated Adaptive RAG for High-Stakes Guidance (AegisRAG)

Retrieval-augmented generation systems may answer health, legal, and religious questions with the same confidence they use for simple questions. This thesis adapts the system to the level of risk. The estimated risk determines how much evidence to retrieve, how carefully to check it, and when to avoid answering or refer the question to a human expert. Every step is recorded for review. The study uses statistical guarantees for each risk level and creates an Arabic–English benchmark for health, legal, and Islamic-law questions, validated by experts and compared with Self-RAG, CRAG, and Adaptive-RAG.

توليد مُعزَّز بالاسترجاع ومعايَر بالمخاطر للإرشاد في المجالات عالية المخاطر (AegisRAG)

قد تجيب أنظمة التوليد المعزّز بالاسترجاع عن الأسئلة الصحية والقانونية والشرعية بالثقة نفسها التي تستخدمها مع الأسئلة البسيطة. تجعل هذه الأطروحة طريقة عمل النظام متناسبة مع مستوى الخطر. يحدّد تقدير الخطر مقدار الأدلة التي يسترجعها النظام، ومدى دقة فحصها، ومتى يمتنع عن الإجابة أو يحيل السؤال إلى خبير. كما تُسجَّل كل خطوة لتسهيل المراجعة. تستخدم الدراسة ضمانات إحصائية لكل مستوى من المخاطر، وتبني معيار تقييم باللغتين العربية والإنجليزية للأسئلة الصحية والقانونية والشرعية، مع مراجعة خبراء ومقارنة بأنظمة Self-RAG وCRAG وAdaptive-RAG.

Agentic RAG with Knowledge Graph Validation for Islamic Jurisprudence Question Answering

Answering a question in Islamic jurisprudence often means combining evidence from the Quran, the Hadith, scholarly opinions, and juristic reasoning. Most retrieval systems search once and then answer, which is not enough when a question spans several sources or several schools of thought. This project builds an agent that breaks a complex fiqh question into smaller sub-questions, gathers evidence step by step, and then checks its own answer against a knowledge graph of scholars, narrations, rulings, and concepts. Every entry in the graph links back to its source text, so each answer can be traced to the evidence behind it and reviewed by domain experts.

توليد مُعزَّز بالاسترجاع ووكيلي مع تحقّق برسم بياني معرفي للإجابة عن أسئلة الفقه الإسلامي

تتطلّب الإجابة عن سؤال فقهي في الغالب الجمع بين أدلة من القرآن والحديث وأقوال العلماء والاستدلال الفقهي. ومعظم أنظمة الاسترجاع تبحث مرة واحدة ثم تجيب، وهذا لا يكفي حين يمتدّ السؤال عبر عدة مصادر أو عدة مذاهب. يبني هذا المشروع وكيلاً يفكّك السؤال الفقهي المركّب إلى أسئلة فرعية أصغر، ويجمع الأدلة خطوة بخطوة، ثم يتحقّق من إجابته مقابل رسم بياني معرفي يضمّ العلماء والروايات والأحكام والمفاهيم. وكل مُدخَل في الرسم البياني موصول بنصّه المصدر، بحيث يمكن تتبّع كل إجابة إلى الدليل الذي تقوم عليه ومراجعتها من قبل المختصّين.

Failsafe Operating Modes for AI-Native 6G Networks: Formalizing Non-Agentic Fallback and Safe Control-Authority Transition

Future 6G networks are expected to be run by AI agents, but operators still need a way to fall back to non-AI control when something goes wrong. Today the standards describe how to switch off a single agent. They do not describe how a whole live network hands control from many agents back to verified non-agentic control without losing in-flight actions or breaking service guarantees. This thesis defines three operating states — agentic, supervised, and non-agentic fallback — together with the rules for moving safely between them, and measures the cost of each switch under injected faults in a 6G-inspired simulation.

أنماط تشغيل آمنة عند الإخفاق لشبكات الجيل السادس القائمة على الذكاء الاصطناعي: صياغة الرجوع غير الوكيلي والانتقال الآمن لسلطة التحكّم

يُتوقَّع أن تدير وكلاء الذكاء الاصطناعي شبكات الجيل السادس مستقبلاً، لكن المشغّلين يحتاجون مع ذلك إلى وسيلة للرجوع إلى تحكّم غير معتمد على الذكاء الاصطناعي عند حدوث خلل. وتصف المعايير اليوم كيفية إيقاف وكيل واحد، لكنها لا تصف كيف تسلّم شبكة حيّة كاملة التحكّم من عدة وكلاء إلى تحكّم غير وكيلي موثوق دون فقدان الإجراءات الجارية أو الإخلال بضمانات الخدمة. تعرّف هذه الأطروحة ثلاث حالات تشغيل — وكيلية، ومُراقَبة، ورجوع غير وكيلي — مع قواعد الانتقال الآمن بينها، وتقيس كلفة كل انتقال تحت أعطال مُحقَنة في محاكاة مستوحاة من الجيل السادس.

AI applications in nephrology — topic under definition

This thesis applies artificial intelligence to problems in nephrology, combining the student's clinical training with his applied AI studies. The aim is translational work: a question that matters in kidney care, addressed with a method that can be evaluated properly and, in time, used. The exact problem, data sources, and evaluation plan are still being defined together with the co-supervisor, so that the clinical need drives the technical choice rather than the other way round. The direction is deliberately being scoped before implementation begins, following the literature review and gap analysis stages of the supervision guide.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في طبّ الكلى — الموضوع قيد التحديد

تطبّق هذه الأطروحة الذكاء الاصطناعي على مسائل في طبّ الكلى، بالجمع بين التكوين السريري للطالب ودراسته في الذكاء الاصطناعي التطبيقي. والهدف عمل تطبيقي انتقالي: سؤال ذو أثر حقيقي في رعاية الكلى، يُعالَج بطريقة يمكن تقييمها تقييماً سليماً ثم استخدامها لاحقاً. أما المشكلة المحدّدة ومصادر البيانات وخطة التقييم فما تزال قيد التحديد مع المشرف المشارك، بحيث تقود الحاجة السريرية الاختيارَ التقني لا العكس. ويجري تحديد النطاق عمداً قبل بدء التنفيذ، وفق مرحلتَي مراجعة الأدبيات وتحليل الفجوة في دليل الإشراف.