발전, 송배전, 소비에 이르는 전력 시스템 가치사슬(Value chain)의 전 과정에서 에너지 손실을 최소화하고 운영 효율성을 극대화하는 데 에이전틱 AI가 기여할 수 있다. 정확한 수요 예측으로 불필요한 발전소 가동을 줄여 연료비를 절감하고, 가장 효율적인 방법과 경로로 전기를 공급해 송배전 손실을 줄인다. 소비자에게는 실시간 요금 정보나 맞춤형 에너지 절약 컨설팅을 제공해 합리적인 에너지 소비를 유도할 수 있다. 전력 시스템 전 주기에서의 효율성 향상은 발전 설비 운영비 절감, 유지보수 비용 감소 등으로 이어지고 장기적으로 전기요금의 안정화에도 긍정적인 영향을 준다.
--- 「01_미래 전력망과 AI」 중에서

화력 발전소에서는 연료를 얼마나 효율적으로 태워 전기로 전환하느냐가 중요하다. AI는 석탄화력 발전소 보일러나 가스복합 발전소의 가스 터빈에서 연소를 최적화하는 데 핵심 역할을 한다. 보일러나 가스 터빈 내부의 온도, 압력, 연료 및 공기 주입량 등 수많은 변수를 실시간으로 분석하고 연료의 품질, 현재 발전량 요구 등의 조건에 맞춰 최적의 연소 상태를 찾아낸다. 질소산화물(NOx)이나 황산화물(SOx)과 같은 대기오염 물질 발생을 줄이는 데에도 기여한다. 또한 배기가스 분석 데이터를 학습해 탄소 포집 설비(CCS, Carbon Capture System)의 운영 효율을 높이는 등 탄소 배출 감축에도 직접적인 도움을 줄 수 있다.
--- 「03_발전소 성능을 예측하는 AI」 중에서

전력망 곳곳에 설치된 IoT 센서와 스마트 계량기에서 수집되는 방대한 양의 실시간 데이터도 AI의 효과적 활용에 도움이 된다. AI는 이 데이터를 분석해 전력 공급이 끊긴 지점이나 이상 신호가 발생하는 설비를 정확히 찾아내서, 피해 범위를 추정하고 신속한 복구가 가능하게 한다. AI를 활용한 실시간 피해 감지 및 분석은 기존 방식에 비해 훨씬 빠르고 안전하며 정확하다. 덕분에 복구 인력과 장비를 가장 필요한 곳에 신속하게 투입할 수 있고, 작업자의 안전도 확보할 수 있다. 특히 드론, 위성, 지상 센서 등 다양한 출처의 데이터를 AI가 종합적으로 분석하면, 마치 퍼즐 조각을 맞추듯 전체 피해 상황을 더욱 입체적이고 정확하게 파악할 수 있다. 이를 통해 재난 복구 시간을 단축하고 피해 규모를 최소화할 수 있다.
--- 「06_재난 대응을 위한 AI」 중에서

최근 수십 년간 빅 데이터 처리 기술과 AI가 눈부시게 발전하면서 디지털 트윈은 제조, 항공우주, 의료, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 제조 산업에서는 제품 설계부터 생산, 품질 관리, 유지보수에 이르는 전 과정에 디지털 트윈을 적용해 효율성을 높이고 불량률을 감소한다. 항공우주나 자동차 산업에서는 시스템 설계, 시뮬레이션, 유지보수, 모의 운전 훈련 등에 활용되어 안전성을 강화하고 비용을 절감한다. 의료 분야에서는 환자의 생체 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 디지털 트윈을 구축해 질병 예측, 치료 계획 수립, 신약 개발 등에 활용하고 있다. 스마트 시티에서는 도시 전체의 교통, 에너지, 환경 시스템을 디지털 트윈으로 모델링해 효율적인 도시 운영 및 관리를 가능하게 한다.