5月11日上午，西交利物浦大学副教授Akhil Garg应邀到访北京理工大学（珠海），在弘毅楼HH207作题为《Generative AI driven Topology Optimization for Battery Cold Plate Design for EVs》的学术讲座。能源交通学域高密度能量存储与转化创新中心相关师生齐聚现场，共同聆听这场前沿学术分享。

Akhil Garg长期深耕工程领域，在先进电池技术、电动汽车相关研究方向成果丰硕，尤其专注于AI与多学科优化的融合应用。讲座中，他围绕人工智能与多学科优化在电池热性能强化中的应用展开系统讲解，重点聚焦参数优化与结构优化两大核心问题。在参数优化层面，他介绍了AI算法如何对电池单元间距、冷却液流速及工作温度等关键参数进行精准寻优，实现电池组温度均匀性最大化与内部温差最小化；在结构优化方面，重点阐述深度学习驱动的拓扑优化方法在电池冷板及冷却流道最优几何构型探索中的应用，兼顾热性能、轻量化与压力损失最小化的多重需求。此外，Akhil Garg提出将带梯度惩罚的瓦瑟斯坦生成对抗网络（WGAN-GP）与拓扑优化深度融合的创新方法，为电池热管理技术发展提供了新的理论与技术范式。

讲座结束后，师生们围绕AI驱动电池设计、冷板优化等前沿问题展开热烈讨论，现场交流氛围浓厚。此次讲座不仅展现了能源交通学域在前沿储能技术领域的研究视野，更为师生搭建了跨学科交流学习的优质平台，有效拓宽了师生学术视野，为后续相关领域的研究与创新注入新动力。