LLMs · KI für die Wissenschaft · Dokumenten-KI

Islam Mesabah إسلام مصبح

Doktorand @ RPTU Kaiserslautern-Landau · Wissenschaftler @ DFKI

Ich bringe KI das Forschen bei.

Ich entwickle LLM-Systeme, die unordentliche Dokumente in strukturierte Daten verwandeln, und untersuche, wie KI-Agenten schlussfolgern, zusammenarbeiten und schließlich selbst forschen. Jedes Jahr unterrichte ich an der RPTU Engineering mit generativer KI.

KI für die Forschung. Ein KI-Agent durchläuft den Forschungszyklus: lesen, Hypothese, Experiment, Analyse, schreiben.

Agentische KI. Spezialisierte LLM-Agenten planen, handeln, nutzen Werkzeuge und prüfen sich gegenseitig.

Dokumenten-KI. OCR und LLMs machen aus einem gescannten Beleg einen strukturierten Datensatz.

Codegenerierung & -optimierung. Codegenerierung auf Basis von Dokumentation, danach messbar schneller, und alle Tests bestehen.

Vision-Language-Reasoning. Ein Vision-Language-Modell klassifiziert ein Verkehrszeichen entlang eines expliziten Entscheidungsbaums.

NLP. Ein gemischtsprachiges Wort wird in arabische und englische Teile zerlegt, und jeder Teil erhält seine Sprache.

Paper & Preprints
6
Zitationen · h-Index 3 (Scholar, Sept. 2026)
51
betreute Abschlussarbeiten
7
Open-Source-Veröffentlichungen & -Beiträge: Code, Datensätze, Modelle
7

Über mich

Wer ich bin

Porträt von Islam Mesabah
Kaiserslautern, Deutschland
Nord-Sinai Kairo Kaiserslautern
  • Doktorand der Informatik an der RPTU Kaiserslautern-Landau (seit Dez. 2025). Ich arbeite an LLMs für Codegenerierung und -optimierung, mit dem Ziel einer KI, die selbst wissenschaftlich forscht. Betreut von Prof. Sebastian Vollmer und Dr. Brian Moser.
  • Seit Mai 2023 Wissenschaftler am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) im Forschungsbereich Data Science und ihre Anwendungen unter der Leitung von Prof. Sebastian Vollmer.
  • Ich arbeite an großen Sprachmodellen für Dokumentenverständnis, Codegenerierung und die Zusammenarbeit mehrerer Agenten sowie an vertrauenswürdiger, verantwortungsvoller KI.
  • Dozent und Koordinator des Kurses „Engineering with Generative AI“ an der RPTU.
  • M.Sc. Informatik, TU Kaiserslautern (2024). B.Sc. Computer Science and Engineering, German University in Cairo (2021), wo ich anschließend ein Jahr lang unterrichtet habe.
  • Sprachen: Arabisch (Muttersprache), Englisch (fortgeschritten), Deutsch (Grundkenntnisse)

Interessen Große Sprachmodelle · Verarbeitung natürlicher Sprache · KI für die Wissenschaft · Dokumentenverständnis und Informationsextraktion · Codegenerierung und -optimierung · Agentische und Multi-Agenten-KI · Vision-Language-Reasoning · Vertrauenswürdige und datenschutzfreundliche KI

Neuigkeiten

Aktuelles

  1. Betreuung von drei studentischen Projekten, die Multi-Agenten-Systeme für Legacy-Werkzeuge und -APIs entwickeln: ein KI-IT-Assistent für heterogene IT-Landschaften in Organisationen.
  2. AraReceipt-Datensatz (100 annotierte arabische Belege, 25 Informationsklassen) und das Annotationswerkzeug GAIDA veröffentlicht.
  3. Promotion in Informatik an der RPTU Kaiserslautern-Landau begonnen, zu LLMs für Codegenerierung und -optimierung auf dem Weg zu automatisierter Forschung.
  4. „The Power of Stories“ auf der NETGCOOP 2025 in Bilbao vorgestellt (Springer LNCS).
  5. Neuer Preprint: Decomposing Visual Classification: Assessing Tree-Based Reasoning in VLMs.
  6. Psychology Today berichtet über unser Paper „The Power of Stories“ und darüber, wie gemeinsame Narrative die Zusammenarbeit von LLM-Agenten prägen.
5 ältere Meldungen anzeigen
  1. Neuer Preprint: The Power of Stories: Narrative Priming Shapes How LLM Agents Collaborate and Compete.
  2. Mit Gerrit Großmann den Kurs „Language Models and Structured Knowledge in AI“ an der Inria–DFKI-Sommerschule IDESSAI 2024 gehalten.
  3. Teilnahme am Industry Collaboration and Transfer Exchange on AI in Saarbrücken, zwei Tage Austausch zwischen KI-Forschung und Industrie.
  4. CoderAPI-Modell und -Datensatz aus meiner Masterarbeit auf Hugging Face veröffentlicht.
  5. Als Wissenschaftler in den DFKI-Forschungsbereich Data Science und ihre Anwendungen eingestiegen.

Forschung

Woran ich arbeite

KI für die Wissenschaft

KI das Forschen beibringen

Kann KI forschen, statt nur zu assistieren? In meiner Promotion entwickle ich LLM-Systeme, die Code schreiben, ausführen, bewerten und optimieren, und baue sie zu automatisierten Forschungsabläufen aus, in denen sich Versuchsplanung, Implementierung und Auswertung gegenseitig verbessern. Entscheidend ist Vertrauen: Das System muss wissenschaftliche Evidenz abwägen, statt nur plausible Ergebnisse zu liefern. Mein erster Schritt, ConflictBench, prüft über sieben Forschungsdisziplinen hinweg, ob KI Widersprüche zwischen Studien erkennen, einordnen und erklären kann.

Dokumenten-KI

Unordentliche Dokumente mit OCR und LLMs lesen

Gescannte Belege, Formulare und PDFs werden zu strukturierten Datensätzen. GAIDA kombiniert OCR mit LLM-Vorannotation und menschlicher Prüfung, verkürzt die Annotationszeit um bis zu 80 % und hat den Datensatz AraReceipt mit arabischen Kassenbelegen hervorgebracht. Aktuell übertragen wir das auf deutsche Gebäudedaten und erstellen aus unstrukturierten Gebäudebestandsdaten ein strukturiertes Datenbankregister.

NLP

Arabisch-englische Sprache und Textstil

Sprachverarbeitung für gemischte arabisch-englische Texte: die Sprache jedes Teils eines gemischten Wortes erkennen und bewerten, wie gut große Sprachmodelle den Textstil übertragen.

Codegenerierung & -optimierung

Codegenerierung auf API-Dokumentation stützen

CoderAPI feintuned Instruct CodeT5+ 16B und ruft während der Generierung API-Dokumentation ab, damit das Modell korrekten mehrzeiligen Python-Code für bekannte und unbekannte Bibliotheken schreibt. Außerdem untersuche ich LLMs, die bestehenden Code optimieren, und habe zum Open-Source-Coding-Agenten OpenEvolve ein Beispiel zur Prompt-Optimierung beigetragen.

Agentische KI und Reasoning

Wie LLM-Agenten kooperieren, konkurrieren und schlussfolgern

Vernetzte Multi-Agenten-Spiele, in denen eine Geschichte das Kooperationsverhalten prägt, und baumbasiertes Reasoning, das offenlegt, wie Vision-Language-Modelle Bilder klassifizieren.

Vertrauenswürdige KI

Private Daten aus dem Prompt heraushalten

Privacy Guardrail ist eine local-first Browser-Erweiterung, die personenbezogene Daten erkennt und anonymisiert, bevor Text in ChatGPT, Claude oder Gemini eingefügt wird. Die Erkennung läuft vollständig im Browser, mit Rust/WebAssembly-Matchern und einem optionalen Transformer-NER-Modell, sodass zur Prüfung nichts das Gerät verlässt.

Werdegang

Berufserfahrung und Ausbildung

Berufserfahrung

  1. Mai 2023 – heute

    Wissenschaftler, Lehrassistent und Doktorand

    Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) · Kaiserslautern

    • Strukturierung von Dokumenten mit OCR, LLM-Prompting und Deep Learning.
    • Feintuning und Validierung von LLMs; Agenten-Kollaboration; LLMs für Klassifikation, Code und Forschung.
    • Projekte zu verantwortungsvoller und vertrauenswürdiger KI.
    • Koordination und Lehre des jährlichen Kurses „Engineering with Generative AI“.
  2. Aug. 2022 – Mai 2023

    Wissenschaftliche Hilfskraft

    TU Kaiserslautern (heute RPTU), AG Maschinelles Lernen · Kaiserslautern

    • Evaluierung großer Sprachmodelle (GPT-3, OPT, BLOOM) für Stiltransfer englischer Texte.
  3. Sept. 2021 – Juni 2022

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter in Lehre und Forschung

    German University in Cairo · Neu-Kairo, Ägypten

    • Lehre in Datenbanksysteme und Konzepte von Programmiersprachen; Betreuung von vier Bachelorarbeiten.
  4. Aug. 2021 – Okt. 2021

    Praktikant Backend-Entwicklung

    Robusta Studio · Kairo, Ägypten

    • Entwicklung einer Echtzeit-API mit Laravel inklusive Validierung, Authentifizierung und MySQL in einem agilen Team.

Ausbildung

  1. Dez. 2025 – heute

    Promotion in Informatik

    RPTU Kaiserslautern-Landau · Kaiserslautern

  2. Apr. 2022 – März 2024

    M.Sc. Informatik

    TU Kaiserslautern (heute RPTU) · Kaiserslautern

    • Schwerpunkte Intelligente Systeme und Informationssysteme.
    • Masterarbeit: Große Sprachmodelle für instruierte und effektive Codegenerierung mithilfe von API-Dokumentation (CoderAPI).
    • Betreuer: Prof. Sebastian Vollmer und Dr. Sergey Redyuk.
  3. Okt. 2016 – Juli 2021

    B.Sc. Computer Science and Engineering

    German University in Cairo · Neu-Kairo, Ägypten

    • Mit Auszeichnung (Excellent with High Honours).
    • Bachelorarbeit: Spracherkennung auf Subwort-Ebene für arabisch-englisches Code-Switching innerhalb von Wörtern.
    • Betreuer: Prof. Slim Abdennadher und Dr. Caroline Sabty.

Publikationen

Veröffentlichungen

6 von 6 Publikationen · 2021–2026

Anzeigen
Rolle
Typ
Jahr

2026

  1. Publikationsort folgt erscheint demnächst 2026 Ausgewählte Publikation

    GAIDA: Generative AI for Human-in-the-Loop Document Annotation

    Islam Mesabah, Ali Elhosary, Priyabanta Sandulu, Darko Obradovic, Sebastian J. Vollmer

    2026 (venue to be announced)

    OCR und LLM-Vorannotation mit menschlicher Prüfung verkürzen die Dokumentannotation um bis zu 80 % und liefern AraReceipt, einen Datensatz mit 100 arabischen Belegen und 25 Informationsklassen.

    BibTeX
    @inproceedings{mesabah2026gaida,
      title     = {{GAIDA}: Generative {AI} for Human-in-the-Loop Document Annotation},
      author    = {Mesabah, Islam and Elhosary, Ali and Sandulu, Priyabanta and Obradovic, Darko and Vollmer, Sebastian J.},
      year      = {2026}
    }

2025

  1. arXiv 2025 Ausgewählte Publikation

    Decomposing Visual Classification: Assessing Tree-Based Reasoning in VLMs

    Sary Elmansoury, Islam Mesabah, Gerrit Großmann, Peter Neigel, Raj Bhalwankar, Daniel Kondermann, Sebastian J. Vollmer

    arXiv preprint arXiv:2509.09732

    Hilft oder schadet es, wenn ein Vision-Language-Modell über einen expliziten Entscheidungsbaum klassifiziert? Wir messen, wo baumbasiertes Reasoning Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit bringt und wo es scheitert.

    BibTeX
    @article{elmansoury2025decomposing,
      title   = {Decomposing Visual Classification: Assessing Tree-Based Reasoning in {VLMs}},
      author  = {Elmansoury, Sary and Mesabah, Islam and Gro{\ss}mann, Gerrit and Neigel, Peter and Bhalwankar, Raj and Kondermann, Daniel and Vollmer, Sebastian J.},
      journal = {arXiv preprint arXiv:2509.09732},
      year    = {2025}
    }
  2. NETGCOOP 2025 Ausgewählte Publikation

    The Power of Stories: Narrative Priming in Networked Multi-Agent LLM Interactions

    Gerrit Großmann, Larisa Ivanova, Sai Leela Poduru, Mohaddeseh Tabrizian, Islam Mesabah, David A. Selby, Sebastian J. Vollmer

    NETGCOOP 2025, Springer LNCS (also presented at the 1st International Electronic Conference on Games)

    Geschichten verändern, wie LLM-Agenten in vernetzten Public-Goods-Spielen kooperieren: gemeinsame Narrative erhöhen die Beiträge, unterschiedliche Narrative spalten die Gruppe.

    BibTeX
    @inproceedings{grossmann2025stories,
      title     = {The Power of Stories: Narrative Priming in Networked Multi-Agent {LLM} Interactions},
      author    = {Gro{\ss}mann, Gerrit and Ivanova, Larisa and Poduru, Sai Leela and Tabrizian, Mohaddeseh and Mesabah, Islam and Selby, David A. and Vollmer, Sebastian J.},
      booktitle = {Networks, Games, Control and Optimization (NETGCOOP 2025)},
      series    = {Lecture Notes in Computer Science},
      publisher = {Springer},
      year      = {2025},
      doi       = {10.1007/978-3-032-09315-8_11}
    }

2023

  1. ICICIS 2023

    An Intrusion Detection System for Smart Autonomous E-Bikes

    Roba Maged, Mohamed Sabry, Ahmed Ali, Islam Mesabah, Ahmed Mazhr, Hassan Soubra

    11th International Conference on Intelligent Computing and Information Systems (ICICIS), IEEE, pp. 233–240

    Eine schlanke Angriffserkennung für vernetzte E-Bikes, die manipulierte Sensor- und Steuerungsnachrichten erkennt, bevor sie den Motorcontroller erreichen.

    BibTeX
    @inproceedings{maged2023intrusion,
      title     = {An Intrusion Detection System for Smart Autonomous E-Bikes},
      author    = {Maged, Roba and Sabry, Mohamed and Ali, Ahmed and Mesabah, Islam and Mazhr, Ahmed and Soubra, Hassan},
      booktitle = {2023 Eleventh International Conference on Intelligent Computing and Information Systems (ICICIS)},
      pages     = {233--240},
      publisher = {IEEE},
      year      = {2023},
      doi       = {10.1109/ICICIS58388.2023.10391189}
    }
  2. CPERE 2023

    Virtual Bike Lanes for Smart, Safe, and Green Navigation

    Mariam Sherif Seoudi, Islam Mesabah, Mohamed Sabry, Hassan Soubra

    IEEE Conference on Power Electronics and Renewable Energy (CPERE), pp. 1–6

    Radfahrende werden über virtuelle Spuren geleitet, die nach Sicherheit und Emissionen statt nach Entfernung gewählt werden, auf Basis von Live-Verkehrs- und Luftqualitätsdaten.

    BibTeX
    @inproceedings{seoudi2023virtual,
      title     = {Virtual Bike Lanes for Smart, Safe, and Green Navigation},
      author    = {Seoudi, Mariam Sherif and Mesabah, Islam and Sabry, Mohamed and Soubra, Hassan},
      booktitle = {2023 IEEE Conference on Power Electronics and Renewable Energy (CPERE)},
      pages     = {1--6},
      publisher = {IEEE},
      year      = {2023},
      doi       = {10.1109/CPERE56564.2023.10119537}
    }

2021

  1. Array 2021 Ausgewählte Publikation

    Language Identification of Intra-Word Code-Switching for Arabic–English

    Caroline Sabty, Islam Mesabah, Özlem Çetinoğlu, Slim Abdennadher

    Array, vol. 12, 100104, Elsevier

    Wörter wie „elgame“ mischen Arabisch und Englisch in einem einzigen Token. Wir zerlegen solche Wörter und bestimmen die Sprache jedes Teils mit einem neuronalen Modell auf Subwort-Ebene.

    BibTeX
    @article{sabty2021language,
      title   = {Language Identification of Intra-Word Code-Switching for {Arabic}--{English}},
      author  = {Sabty, Caroline and Mesabah, Islam and {\c{C}}etino{\u{g}}lu, {\"O}zlem and Abdennadher, Slim},
      journal = {Array},
      volume  = {12},
      pages   = {100104},
      year    = {2021},
      publisher = {Elsevier},
      doi     = {10.1016/j.array.2021.100104}
    }

Akademische Dienste

Gutachten und Gremien

Auszeichnungen

Stipendien und Preise

  1. Deutschlandstipendium

    Bundesregierung und AWS

    Nationales Stipendium für leistungsstarke Studierende, vergeben für herausragende Studienleistungen.

  2. Al-Thuraya-MENA-Stipendium

    Al-Thuraya-Stiftung

    Teilstipendium für den M.Sc. Informatik an der TU Kaiserslautern.

  3. Zweiter Platz, HackTrick-Hackathon 2022 (KI-Track)

    Dell Technologies

    Leitung eines vierköpfigen Teams; zweiter Platz und 2.000 USD Preisgeld.

  4. Erster Platz, Technical Innovation Award, Shell Eco-Marathon Asia 2019

    Shell, Malaysia

    Mit GUC Innovators ein Drive-by-Wire-System, das über Gehirnwellen- und Gesichtssensoren gesteuert wird, für Fahrende mit körperlichen Einschränkungen.

  5. Vollstipendium für den B.Sc. in Ingenieurwissenschaften

    German University in Cairo

    Vergeben für eine Platzierung unter den besten Abiturienten des Gouvernements Nord-Sinai.

Engagement

Ehrenamt

  • Feb. 2023 – heute

    Egypt Scholars Inc.

    Mitglied im DAR-Team · Kalifornien, USA (remote)

    Organisation und Moderation von Bildungs-Webinaren, von der Einladung der Vortragenden bis zur Veröffentlichung der Aufzeichnung. Bisher sieben veröffentlichte Webinare.

  • Okt. 2019 – Juli 2020

    IEEE GUC Student Branch

    Mitglied im Software-Komitee · Neu-Kairo, Ägypten

    Sessions zu Softwarethemen für die Komitee-Mitglieder gestaltet.

  • Dez. 2018 – Aug. 2021

    GUC Innovators

    Leiter des Research-&-Innovation-Teams (2020–21), Mitglied (2018–20) · Neu-Kairo, Ägypten

    Studentisches Ingenieurteam beim Shell Eco-Marathon Asia. Leitung des R&I-Teams und Entwicklung der Android-App des Teams mit Firebase.

    Teamvideos

Kompetenzen

Wie meine Kompetenzen zusammenhängen

49 Kompetenzen · 129 Verbindungen

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