Multi-agent RL: stabilabb áramárak, zöldebb rendszer

2025 végén az európai villamosenergia-rendszerek két dolgot próbálnak egyszerre: gyorsan dekarbonizálni és közben elviselhető árakat tartani. A valóságban ez gyakran feszültséget szül: amikor sok a megújuló, olcsóbb lehet az áram, de a kiszámíthatatlanság és a beruházási kockázat fel tudja tolni a költségeket — és vele a politikai vitákat is.

A most elfogadott (Energy and AI) kutatás egy kifejezetten izgalmas eszközt tesz az asztalra: többügynökös megerősítéses tanulást (multi-agent reinforcement learning, MARL) használ arra, hogy hosszú távú villamosenergia-piaci mechanizmusokat (aukciók, támogatási sémák, piaci szabályok) lehessen tesztelni és összehasonlítani. Nekem ebben az a legérdekesebb, hogy ez nem csak energetikai sztori: ugyanaz a gondolkodásmód nagyon konkrétan átültethető az egészségügy tervezésébe is — ahol a kapacitás, a finanszírozás és a hozzáférés szintén „piaci dizájn” jellegű döntéseken múlik.

Mit ad hozzá a multi-agent reinforcement learning a piaci tervezéshez?

Válasz elsőként: a MARL ott erős, ahol sok szereplő dönt egyszerre, egymásra reagálva, és a rendszer viselkedése nem vezethető le egyetlen „központi optimum”-ból.

A villamosenergia-piac ilyen: termelők, beruházók, szabályozók és fogyasztók (közvetve) folyamatosan egymás lépéseire válaszolnak. A kutatás modelljében profitmaximalizáló termelőcégek döntenek beruházásokról és piaci viselkedésről, miközben szabályozási jelzések (pl. támogatások, piaci design-elemek) befolyásolják őket. A lényeg, hogy a modellezett szereplők nem statikus „if-then” szabályok szerint működnek, hanem tanulnak.

Miért fontos, hogy több ügynök tanuljon?

Válasz elsőként: mert a piaci kimeneteket (árak, beruházások, volatilitás) gyakran a versenyhelyzet és a stratégiai kölcsönhatások határozzák meg.

Egyetlen ügynökös modellben könnyű „szép” eredményt kapni, ami a valóságban sosem jön ki, mert kihagyja a versenytársak reakcióit. A MARL viszont azt keresi, hogy mi történik, ha több szereplő egyszerre optimalizál, és közben egymást is „tanítják” a piaci visszajelzésekkel.

Mit vizsgált a kutatás, és miért pont az olasz rendszer?

Válasz elsőként: egy stilizált (egyszerűsített, de lényegi) olasz villamosenergia-rendszeren nézték meg, hogyan alakul a beruházási mix és az árak különböző piaci szabályok mellett.

Olaszország jó „tesztpálya”, mert a mediterrán energiamix, a hálózati korlátok és a megújulók bővítése miatt könnyen kialakulnak szűk keresztmetszetek, ami árkilengést okozhat. (És ez a magyar olvasónak sem idegen: a régióban a hálózati és importfüggőségi kérdések mindennaposak.)

A tanulmány több dimenzió mentén futtat szcenáriókat:

• Verseny szintje (mennyi és mekkora piaci szereplő van)
• Piaci dizájn és mechanizmusok (pl. aukciók, támogatási sémák jellegű elemek)
• Klímapolitikai utak (mennyire ambiciózus dekarbonizációs pálya)

A technikai mag: független PPO és a „decentralizált tanulás” gondja

Válasz elsőként: a modell independent proximal policy optimization (independent PPO) módszert használ, és nagy hangsúlyt tesz arra, hogy a decentralizált tanulás ne vezessen „furcsa” piaci viselkedéshez.

A többügynökös tanulás egyik klasszikus nehézsége a nem-stacionárius környezet: miközben én tanulok, a többiek stratégiája is változik, így a „környezet” elmozdul a lábam alatt. A szerzők ezért kiterjedt hiperparaméter-keresést végeznek, hogy a tanulás végeredménye versenyszerű, konzisztens piaci kimeneteket adjon.

Ez a rész sokaknak „túl ML-esnek” tűnhet, de a gyakorlati üzenete egyszerű: ha a tanuló rendszer nincs jól beállítva, akkor nem a piacot modellezed, hanem a saját tréning-instabilitásodat.

Mit üzennek az eredmények: a piaci dizájn nem részletkérdés

Válasz elsőként: a megfelelő piaci design egyszerre segít gyorsítani a dekarbonizációt és csökkenteni az árvolatilitást; rossz design mellett az egyik cél a másik rovására mehet.

A kutatás fő üzenete, hogy a hosszú távú mechanizmusok (aukciók, támogatási rendszerek, szabályozói ösztönzők kombinációi) nem külön-külön működnek, hanem egymásra hatnak. Ha a szereplők adaptívak (tanulnak), akkor a szabályozói „apró módosítás” is:

• megváltoztathatja, mibe ruháznak be a termelők,
• átrendezheti, ki marad talpon a piacon,
• és a végén az ártól a kibocsátásig mindent átírhat.

Árvolatilitás: miért kritikus a társadalmi elfogadottság miatt?

Válasz elsőként: mert a dekarbonizáció társadalmi támogatása gyorsan elpárolog, ha az emberek a villanyszámlán csak a kilengést látják.

A volatilitás nem csak „piaci jelenség”. A téli csúcsidőszakban (ami 2025 decemberében különösen aktuális) a magas árak:

• felerősítik az energiaköltség miatti szorongást,
• növelik az energiaszegénység kockázatát,
• és politikailag is instabillá teszik a zöld átmenetet.

Ez közvetlenül kapcsolódik a kampányunkhoz: fenntartható energia = közegészségügyi tényező. A hideg lakás, a rosszul fűtött otthon, a költség miatti „spórolás” egészségromláshoz vezet. Ha AI-val jobban tervezünk energiarendszert, az végső soron egészségnyereség is.

Híd az egészségügy felé: ugyanaz a logika működik a kórházaknál is

Válasz elsőként: a multi-agent RL szemlélete hasznos ott, ahol több szereplő optimalizál, és a döntések hosszú távon csapódnak le — pont ilyen az egészségügyi ellátórendszer.

A villamosenergia-piac „termelői beruházás” analógiája az egészségügyben a kapacitás- és erőforrás-beruházás:

• hány műtőablak,
• mennyi diagnosztikai kapacitás,
• hogyan szerződünk beszállítókkal,
• milyen ösztönzőkkel tartjuk meg a szakembereket.

Konkrét párhuzamok (energetika ↔ egészségügy)

Válasz elsőként: mindkét területen az ösztönzők formálják a „mixet”, és a rossz ösztönzők volatilitást okoznak.

• Megújuló vs. fosszilis mix ↔ járóbeteg vs. fekvőbeteg ellátás aránya
• Kapacitáshiány miatti árugrás ↔ várólisták megugrása és túlóra-költségek
• Aukciós/támogatási design ↔ finanszírozási protokollok, HBCs/DRG ösztönzők
• Piaci koncentráció ↔ regionális ellátói monopóliumok és hozzáférési egyenlőtlenségek

Ha több „ügynök” (kórház, szakrendelő, biztosító/finanszírozó, beszállító) egymás lépéseire reagál, akkor egy új szabály (pl. finanszírozási módosítás) gyakran nem azt váltja ki, amit a jogalkotó vár. A MARL itt abban segít, hogy a döntéshozó nem csak egyensúlyi képletet néz, hanem adaptív viselkedést.

Fenntarthatóság a kórházakban: nem PR, hanem költség és ellátásbiztonság

Válasz elsőként: a kórházak energiafogyasztása és logisztikája akkora tétel, hogy AI-vezérelt optimalizálással egyszerre csökkenthető a karbonlábnyom és a működési kockázat.

Tipikus „multi-agent” helyzet a kórházi működésben:

1. Energiafelhasználás-ütemezés (pl. képalkotó berendezések, sterilizálás, HVAC)
2. Raktárkészlet és beszállítók (gyógyszerek, fogyóanyagok, oxigén)
3. Betegáramlás és ágykihasználtság (sürgősségi, belgyógyászat, intenzív)

Ezeket ma sok helyen külön optimalizálják, külön csapatokkal. A többügynökös tanulás gondolata azt mondja: ha a szereplők egymástól függetlenül „okosodnak”, a rendszer szintjén könnyen lesz káosz. Jobb közös keretrendszerben tesztelni az ösztönzőket.

Hogyan használd ezt a gondolkodást döntéshozóként? (Gyakorlati checklist)

Válasz elsőként: ne egyetlen szabályt „javíts”, hanem szcenáriókat futtass, és a szereplők alkalmazkodását mérd.

Ha energetikai vagy egészségügyi szervezetnél dolgozol (szabályozás, stratégia, digitalizáció), ezt a 6 lépést tartom működőnek:

1. Fogalmazd meg a célfüggvényt mérhetően: árvolatilitás (pl. havi szórás), kibocsátás (tCO₂), ellátásbiztonság (kimaradási kockázat), várólista (nap), újrafelvétel (%).
2. Ne felejtsd ki a „versenyt”: több szereplő, több érdek, több optimalizáció.
3. Kezeld külön a rövid és hosszú távot: napi működés vs. 10 éves beruházási döntések.
4. Stressztesztelj: hideghullám, beszállítói zavar, hálózati korlát, járványhullám.
5. Mérd az adaptációt: nem az első év a lényeg, hanem hogy 3–5 év után hova tanul be a rendszer.
6. Építs be „biztonsági korlátokat”: például volatilitás-korlát vagy ellátási minimumok.

Egy mondatban: jó piaci (vagy finanszírozási) szabály az, ami akkor is jól működik, amikor a szereplők elkezdenek okosan alkalmazkodni hozzá.

Merre tovább az AI-val: egy közös nyelv energia és egészség között

A „Mesterséges intelligencia az energetikában és fenntarthatóságban” sorozatban sokszor eljutunk oda, hogy az AI nem csak előrejelez, hanem rendszereket tervez. Ez a tanulmány pontosan ezt mutatja meg: a multi-agent reinforcement learning alkalmas arra, hogy összetett, egymásra ható mechanizmusokat egyben lássunk, és ne utólag kapkodjunk, amikor elszállnak az árak.

És igen: ugyanez a szemlélet hiányzik sok egészségügyi reformból is. A szabály változik, a szereplők alkalmazkodnak, a rendszer megint máshogy viselkedik — majd jön egy újabb „gyors javítás”. Ennél van jobb út.

Ha szeretnéd, hogy a szervezetednél (energetika vagy egészségügy) az AI ne csak pilot legyen, hanem döntéstámogató eszköz, akkor érdemes az első lépést közösen megtenni: milyen szereplők, milyen ösztönzők, milyen mérőszámok mentén kell a rendszert szimulálni?

Te melyik területet érzed ma kiszámíthatatlanabbnak: az energiaárakat vagy az egészségügyi kapacitásokat — és hol fájna jobban még egy „volatilitási sokk” 2026-ban?