照明を自動的に構成するためのシステムであり、各ランプが、制御信号によって起動され、その起動を出力するランプのネットワークと、各存在検出器が、活動を検出することによって起動され、その起動を出力する存在検出器のネットワークと、入力データとして受け取られるランプ及び存在検出器の起動を、学習に基づいて処理し、前記照明を構成するために、処理された前記入力データに応じて、ランプのための制御信号を出力するための照明コンフィギュレータとを有するシステムであって、前記照明コンフィギュレータによる入力データの前記処理が、前記システムの変化に、可変適応レートで適応され得るシステム。前記照明コンフィギュレータが、ランプ及び存在検出器の起動のランダムな処理のモデルを有し、前記ランダムな処理の前記モデルが、受け取った前記入力データからランプ及び存在検出器の起動のパターンを学習し、受け取った入力データ、ランプ及び存在検出器の起動の学習したパターン、及び前記適応レートの現在の設定に基づいて、ランプ及び存在検出器の起動のパターンを予測し、予測した前記パターンを前記制御信号として出力するよう構成される請求項1に記載のシステム。前記照明コンフィギュレータが、前記適応レートを低下又は上昇させるコンフィギュレータを有する請求項2に記載のシステム。前記適応レートを低下させることが、学習の過程において前記ランダムな処理の前記モデルによって用いられる歴史的入力データの量を変更すること、前記学習の過程において前記ランダムな処理の前記モデルによって歴史的入力データがどのように重み付けされるかを変更すること、前記起動のパターンを予測する前記ランダムな処理の前記モデルに対する変更がどれくらい素早くなされるかを決定するパラメータを変更すること、前記学習の動作を完全にオン又はオフにするあらゆる動作、前記ランダムな処理の前記モデルが全く学習しないように前記適応レートを設定すること、前記ランダムな処理のパラメータの推定が全て取り除かれるように前記照明コンフィギュレータのメモリを再設定すること、及び前記システムの予測モデルが適正であるか否かについてのフィードバックを前記システムが受け取るときに、前記システムが前記システムの予測を適応させる速度を前記システムに適応させる他のあらゆる動作、のうちの1つを含む請求項3に記載のシステム。前記システムによってユーザインタフェースを介して受け取られる前記適応レートに関するユーザ入力、前記存在検出器及び/又はランプのネットワークへ/からの存在検出器及び/又はランプの追加又は除去、信号強度、ルーティングテーブル、物理的なネットワーク接続を含む前記ネットワークの構成のあらゆる変更、前記システムに対する変更のセットに対応する前記ランダムな処理の前記モデルにおけるノイズであって、前記変更のセットが、ランプ又は存在検出器が追加された、ランプ又は存在検出器が取り除かれた/壊れた、ランプ又は存在検出器が別の位置に配置された、前記ランプ及び/又は存在検出器のネットワークが分割された、といったものを含むノイズ、から成るグループからの事象の場合に、前記照明コンフィギュレータが、前記システムの変化を検出するよう構成される請求項2乃至4のいずれか一項に記載のシステム。請求項1乃至5のいずれか一項に記載のシステムにおいて照明を自動的に構成するための方法であって、前記方法が、入力データとして受け取られるランプ及び存在検出器の起動を、学習に基づいて処理する動作、及び前記照明を構成するために、処理された前記入力データに応じて、ランプのための制御信号を出力する動作を有し、前記照明コンフィギュレータによる入力データの前記処理が、前記システムの変化に、可変適応レートで適応され得る方法。前記入力データを処理する動作が、ランプiが第1時間ステップt1において起動されるかどうかを、第2時間ステップt2における前記ランプiの起動及び全ての以前の事象et2に基づいて予測するための関数によって実施される前記ランダムな処理の前記モデルを有し、事象etxが、前記ランプのネットワークの特定のランプが或る期間txにおいて起動されるかどうかを予測するのに用いられ得るあらゆる情報を有する請求項6に記載の方法。前記関数が、他の入力として、より新しい事象et1がより古い事象et2と比べてどのように重み付けされるべきかを示す学習レートパラメータLRを受け取る請求項7に記載の方法。前記関数が、前記第2時間ステップt2における事象Eet20et2et1、前記第2時間ステップt2における前記ランプの起動Llit20lit2lit1、及び前記学習レートパラメータLRを入力として受け取る第1関数fと、前記第1関数によって出力され、前記第2時間ステップt2における事象Eet20et2et1を入力として受け取り、前記第1時間ステップt1における前記ランプの起動lit1が真であるか偽であるかを出力する第2関数mとを有する請求項8に記載の方法。前記第1関数f及び前記第2関数mが1つの関数に統合される請求項9に記載の方法。前記第1関数f及び/又は前記第2関数mが、ニューラルネットワークアルゴリズム、機械学習アルゴリズム、統計的パターン認識アルゴリズム、強化学習アルゴリズム、動的計画法アルゴリズム、最適化関数アルゴリズム、遺伝的アルゴリズムから成るグループのうちの1つによって実施される請求項9又は10に記載の方法。前記学習レートパラメータLRが経時変化する、且つ/又はランプiの起動lが前記ランプiの減光レベルを示す値である請求項8、9、10又は11に記載の方法。プロセッサが請求項6乃至12のいずれか一項に記載の方法を実行することを可能にするコンピュータプログラム。請求項13に記載のコンピュータプログラムを記憶する記録担体。請求項6乃至12のいずれか一項に記載の方法を実施するようプログラムされたコンピュータ。本発明の目的は、先だって公開されてはいない国際特許出願PCTEP2010050836に記載されているような照明の自動構成を更に改善することである。この目的は、独立請求項の内容によって解決される。他の実施例は、従属請求項によって示されている。本発明の基本的な考えは、自動照明構成をシステムの変化に関してよりロバストにするために、入力データとして受け取られるランプ及び存在検出器の起動の処理に基づく学習を、照明を自動的に構成するためのシステムの変化に、可変適応レートで適応させるというものである。従って、本発明による照明を自動的に構成するためのシステムは、とりわけ、PCTEP2010050836に記載されているシステムのようなシステムを設計する場合に、ノイズが生じ得ること、及びこのような学習をベースにしたシステムがノイズに対してどれくらいロバストであるかと、前記システムが前記システムの構成の変化に起因する入力データの新しいパターンにどれくらい素早く適応させることができるかとの間には根本的なトレードオフがあり得ることを考慮に入れることができる。ノイズは、例えば、前記入力データの処理の入力データのパターンにおけるランダムなずれによって作り出され得る。これは、前記システムの構成が変わる場合に、常に、まるで前記システムが変わっていないように見え、その元の入力データパターンにおいてノイズを経験するという事実から分かる。それ故、システムがノイズに対してよりロバストであればあるほど、前記システムは、新しいシステム構成、又は使用入力データパターンの変化に対する適応においては、より遅くなるだろう。入力データパターンは、入力データとして受け取られ、前記照明の構成のために処理されるランプ及び存在検出器の起動の或るパターンである。本発明の実施例は、照明を自動的に構成するためのシステムであり、-各ランプが、制御信号によって起動され、その起動を出力するランプのネットワークと、-各存在検出器が、活動を直接的に又は間接的に検出することによって起動され、その起動を出力する存在検出器のネットワークと、-入力データとして受け取られるランプ及び存在検出器の起動を、学習に基づいて処理し、前記照明を構成するために、処理された前記入力データに応じて、ランプのための制御信号を出力するための照明コンフィギュレータとを有するシステムであって、前記照明コンフィギュレータによる入力データの前記処理が、前記システムの変化に、可変適応レートで適応され得るシステムを提供する。前記照明コンフィギュレータは、-ランプ及び存在検出器の起動のランダムな処理のモデルを含んでもよく、前記ランダムな処理の前記モデルは、-受け取った前記入力データからランプ及び存在検出器の起動のパターンを学習し、-受け取った入力データ、ランプ及び存在検出器の起動の学習したパターン、及び前記適応レートの現在の設定に基づいて、ランプ及び存在検出器の起動のパターンを予測し、-予測した前記パターンを前記制御信号として出力するよう構成される。前記照明コンフィギュレータは、前記適応レートを低下又は上昇させるコンフィギュレータを含んでもよい。前記コンフィギュレータは、とりわけ、ユーザが、前記適応レートを手動で低下又は上昇させることを可能にし得る。前記適応レートを低下させることは、-学習の過程において前記ランダムな処理の前記モデルによって用いられる歴史的入力データの量を変更すること、-前記学習の過程において前記ランダムな処理の前記モデルによって歴史的入力データがどのように重み付けされるかを変更すること、-前記起動のパターンを予測する前記ランダムな処理の前記モデルに対する変更がどれくらい素早くなされるかを決定するパラメータを変更すること、-前記学習の動作を完全にオン又はオフにするあらゆる動作、-前記ランダムな処理の前記モデルが全く学習しないように前記適応レートを設定すること、-前記ランダムな処理のパラメータの推定が全て取り除かれるように前記照明コンフィギュレータのメモリを再設定すること、及び-前記システムの予測モデルが適正であるか否かについてのフィードバックを前記システムが受け取るときに、前記システムが前記システムの予測を適応させる速度を前記システムに適応させる他のあらゆる動作、のうちの1つを含み得る。前記照明コンフィギュレータは、-前記システムによってユーザインタフェースを介して受け取られる前記適応レートに関するユーザ入力、-前記存在検出器及び/又はランプのネットワークへ/からの存在検出器及び/又はランプの追加又は除去、-相対的信号強度、ルーティングテーブル、物理的なネットワーク接続を含む前記ネットワークの構成のあらゆる変更、-前記システムに対する変更のセットに対応する前記ランダムな処理の前記モデルにおけるノイズであって、前記変更のセットが、ランプ又は存在検出器が追加された、ランプ又は存在検出器が取り除かれた/壊れた、ランプ又は存在検出器が別の位置に配置された、前記ランプ及び/又は存在検出器のネットワークが分割された、といったものを含むノイズ、から成るグループからの事象の場合に、前記システムの変化を検出するよう構成され得る。本発明の他の実施例は、上記のような本発明のシステムにおいて照明を自動的に構成するための方法であって、前記方法が、-入力データとして受け取られるランプ及び存在検出器の起動を処理する動作、及び-前記照明を構成するために、処理された前記入力データに応じて、ランプのための制御信号を出力する動作を有し、前記照明コンフィギュレータによる入力データの前記処理が、前記システムの変化に、可変適応レートで適応され得る方法に関する。前記入力データを処理する動作は、ランプiが第1時間ステップt1において起動されるかどうかを、第2時間ステップt2における前記ランプiの起動及び全ての以前の事象et2に基づいて予測するための関数によって実施される前記ランダムな処理の前記モデルを含んでもよく、事象etxは、前記ランプのネットワークの特定のランプが或る期間txにおいて起動されるかどうかを予測するのに用いられ得るあらゆる情報を有する。前記関数は、他の入力として、より新しい事象et1がより古い事象et2と比べてどのように重み付けされるべきかを示す学習レートパラメータLRを受け取り得る。前記関数は、-前記第2時間ステップt2における事象Eet20et2et1、前記第2時間ステップt2における前記ランプの起動Llit20lit2lit1、及び前記学習レートパラメータLRを入力として受け取る第1関数fと、-前記第1関数によって出力され、前記第2時間ステップt2における事象Eet20et2et1を入力として受け取り、前記第1時間ステップt1における前記ランプの起動lit1が真であるか偽であるかを出力する第2関数mとを含み得る。前記第1関数f及び前記第2関数mは1つの関数に統合され得る。前記第1関数f及び/又は前記第2関数mは、-ニューラルネットワークアルゴリズム、-機械学習アルゴリズム、-統計的パターン認識アルゴリズム、-強化学習アルゴリズム、-動的計画法アルゴリズム、-最適化関数アルゴリズム、-遺伝的アルゴリズムから成るグループのうちの1つによって実施され得る。前記方法においては、前記学習レートパラメータLRは、経時変化してもよく、且つ/又はランプiの起動lは、前記ランプiの減光レベルを示す値であってもよい。本発明の更に他の実施例は、本発明による方法を実施するよう構成され、ランプのネットワーク及び存在検出器のネットワークに対するインタフェースを有するPCパーソナルコンピュータなどのコンピュータを提供する。前記コンピュータは、入力データの前記処理を前記システムの変化に適応させるための前記適応レートをユーザが楽に調節することを可能にするグラフィカルユーザインタフェースを備えるプログラムを実行し得る。前記コンピュータは、更に、プログラムによって、本発明の照明構成を実施するよう構成され得る。本発明の別の実施例は、プロセッサが上記のような本発明による方法を実行することを可能にするコンピュータプログラムを提供する。本発明の他の実施例によれば、本発明によるコンピュータプログラムを記憶する記録担体、例えば、CD-ROM、DVD、メモリカード、フロッピーディスク、インターネットメモリ装置、又は光アクセス又は電子アクセスのための前記コンピュータプログラムを記憶するのに適した同様なデータ記憶媒体が、提供され得る。下記の実施例を参照して、本発明のこれら及び他の態様を説明し、明らかにする。以下、本発明を、例示的な実施例に関してより詳細に説明する。しかしながら、本発明は、これらの例示的な実施例に限定されない。以下において、機能的に同様又は同一の素子は、同じ参照符号を持ち得る。図1は、各々が存在又は運動検出器14に結合されているランプ12のネットワークにおいて照明を自動的に構成するためのシステム10を示している。示されているシステム10は、参照により本願明細書に盛り込まれる先だって公開されてはいない国際特許出願PCTEP2010050836に記載されているように実施され得る。このシステムにおいては、ランプ12及び存在検出器14の起動が、照明を構成するよう処理される。PCTEP2010050836に記載されているシステムは、存在検出器14の起動、UIユーザインタフェースのスイッチ及びランプ12の起動におけるパターンを見つけ出そうと試みる。PCTEP2010050836に記載されているシステムの根底にある前提は、データを生成する存在検出器及びランプの起動のランダムな処理があり、このランダムな処理のパターンを暗に推定することによって、パターンが可能な限り良好に予測され得るというものである。ランダムな処理は、システムにおいて、ランダムな処理のパラメータを推定し、この推定を近似のために用いることによって、近似される。近似からのずれは、照明の不適切な構成をもたらし得る。図1のシステム10は、照明コンフィギュレータ16を有する。照明コンフィギュレータ16は図2に詳細に示されている。照明コンフィギュレータ16は、ランダムな処理のモデル24を有する。モデル24は、受け取った入力データ18からランプ12及び存在検出器14の起動のパターンを学習するよう構成される。学習パターンは、照明コンフィギュレータ16内のデータベース26に記憶される。学習パターン26は、モデル24と共に、ランダムな処理のパラメータの推定であり、ランダムな処理の近似を形成する。ランダムな処理のモデル24は、学習パターン26及び適応レートの現在の設定22を用いて、受け取った入力データ18、即ち、システム内のランプ12及び存在検出器14の起動を処理する。前記処理は、ランプ及び存在検出器の起動の或る特定のパターンを予測し、それは、システム10のランプ12のための制御信号20として出力される。照明コンフィギュレータ16は、別個の装置、例えば、ランプ12及び存在検出器14のネットワークと結合されるコンピュータとして実施されることができ、又は分散システムとしても、詳細には、照明コンフィギュレータのタスクを実行する組込型コンピュータを含み得るランプ12においても実施されることができる。システム10内の通信は、有線及び/又は無線であり得る。例えば、ランプ12及び存在検出器14は、Bluetooth登録商標、ZigBee登録商標、WiFi登録商標などの無線技術を用いて照明コンフィギュレータ16と通信することができる。ランプ12はまた、LANローカルエリアネットワークを介して照明コンフィギュレータ16と通信するのに電力線技術を用いるよう実施され得る。存在検出器14は、ランプ12に組み込まれ、ランプ12の一部であってもよく、別個の装置として実施され、それらの起動信号をブロードキャストしてもよい。上で既に述べたように、照明コンフィギュレータ16は、ランプ12及び存在検出器14の起動を、入力データ18として受け取り、ランプ12の照明を構成するためのランプ12のための制御信号20を出力する。照明コンフィギュレータ16は、他の入力として、可変適応レート22を受け取る。モデル24による入力データ18の処理は、可変適応レート22で、システム10の変化に適応され得る。これは、モデルでのランダムな処理の近似からのずれをもたらし得る。可変適応レート22は、例えば、ユーザによってシステム10のUIスイッチを介して入力されることができ、又はシステム10と結合され、システム10の機能に対するアクセスを得るためのUIを有する装置、例えば、スマートフォン28、タブレットPC、ノートパソコン、PDAによって入力されることができる。図1は、WiFi登録商標又は3Gモバイル通信技術などのなんらかの種類の無線技術を介してシステムの照明コンフィギュレータ16との通信30をすることができる、照明制御アプリケーション又はアプリを備えるスマートフォン28を示している。ユーザは、前記アプリで、スマートフォンを用いて可変適応レート22を調節することができる。前述のように、システム10の変化は、照明の自動構成の基礎をなすランダムな処理の現在の近似からのずれをもたらし得る。ずれには、原則的に、ランダムな処理におけるノイズによって、ずれがもたらされる、ランダムなデータを生成するランダムな処理が、例えば、ランプが追加された、ランプが取り除かれた/壊れた、ランプが別の位置に配置された、検出器が追加された、検出器が取り除かれた/壊れた、検出器が別の位置に配置された、ネットワークが分割された、などのシステム変更により変化した、という2つの理由があり得る。基本的には、これらの2つの事象を見分ける方法はなく、なされ得る唯一のことは、ランダムな処理の推定が適応される速度を変更することである。ランダムな処理の推定の適応は、可変適応レート22で実施される。適応レートは、本願明細書では、学習レートとも呼ばれる。なぜなら、それは、様々な入力データに対するランダムな処理の学習に影響を及ぼすからである。学習レートは、通常は0と示される、全く学習しないものと、通常は1と示される、最後に受け取った情報だけを考慮に入れるものとの間で変化し得る。それ故、学習レートのための適切な設定を選ぶことは、システムが変更されるたびに非常に素早く適応するが、ノイズに対してあまりロバストではないシステムと、ランダムなノイズに対して非常にロバストではあるが、ランダムな処理に対する変更をあまり素早くは学習しないシステムとの間でバランスをとることである。システム10においては、学習レートは、ランダムな処理が変化している形跡に基づいて変更され得る。学習レートは、ユーザが、システムの構成が変わっていると疑う又は知る場合に低くされるべきであり、ユーザが、学習レートの前記ユーザの推定が適切であることを非常に確信している場合には高くされるべきである。これは、システムが全く学習しないような学習レートを設定すること、又はランダムな処理の推定が全て取り除かれるような学習システムのメモリを再設定することを含む。学習レートの現在の設定を適応させるために用いられ得る指標は、システムを、学習しないよう変更、システムを、ランダムな処理の背後にあるモデルの現在の推定を全て忘れるよう再設定、学習レートを、何か他の速度へ設定、検出器及び/又はランプのネットワークへの追加又はネットワークからの除去、ルーティングテーブル、信号強度、物理的な接続を含む通信ネットワークに対する変更、といったユーザが明示的に変え得るなんらかの種類のインタフェースを用いるユーザ動作を含む。ランダムな処理におけるノイズは、ランプが追加された、ランプが取り除かれた/壊れた、ランプが別の位置に配置された、検出器が追加された、検出器が取り除かれた/壊れた、検出器が別の位置に配置された、ネットワークが分割された、というシステムに対する変更の限られたセットに対応する。システム10において照明を自動的に構成するための方法の実施例を、以下に記載する。前記方法は、照明コンフィギュレータ16において実施されることができ、入力データ18を処理し、照明を構成するためのランプのための制御信号20を生成する。まず、説明のために用いられる幾つかの重要な用語を規定する。事象は、特定の期間において特定のランプがオンになるかどうかを予測するために用いられるあらゆる情報である。文字eは、事象を示すのに用いられ、時間ステップtにおけるランプ起動は、litで、時間ステップtにおいてランプIが、オンであったか、オフであったかが示される。etは、時間ステップtにおいて受け取られた全ての事象を示し、これは、他のランプの全ての起動を示す。ランダムな処理のモデルは、或る時間ステップt1においてliがオンであるかどうかを、全ての以前の事象et2及び起動lit2に基づいて予測する関数である。ここで、0t2t1である。問題は、lt1を、et20et2et1に基づいて推定することである。これをするために、入力として、Eet20et2et1、Llit20lit2lit1、及びより新しい情報がより古い情報と比べてどのように重み付けされるべきかを示す学習レートパラメータLRを受け取る高次関数fが作成される。このパラメータは、単一の数字に限定されず、関数、ベクトル、行列又は他の如何なる形態でもあり得る。関数fは、入力としてet20et2et1を受け取り、lt1が真であるか偽であるかを出力する別の関数mを出力する。上記の方法の他の実施例は、以下に挙げられる。f及びmは、直接、出力が与えられる1つの関数に統合されることができ、f及びmが、統合される場合に、明確に分離されないことは事実であり得る。LRは、時間にわたって変化し得るLRを変えるのに用いられ得る指標のリストについては、上記参照。f及び/又はmは、ニューラルネットワーク、機械学習、統計的パターン認識、強化学習、動的計画法、最適化関数、遺伝的アルゴリズムを含むが、これらに限定しない多様な技術を用いて実施され得る。liは、オン又はオフを示す値を持ち得るだけでなく、オフと或る最大との間の減光レベルも示し得る。このシステムは、1人のユーザに対しても、同時に複数人のユーザに対しても動作し得る。本発明は、人がどこへ向かっているのかを前もって考え、前記人が向かっている場所を前記人が既に見ることができるように、前もって照明をオンにする全ての種類の照明システムにおいて用いられ得る。しかしながら、装飾又は芸術システムにおいて、システムが、例えば、装飾照明、壁部又は天井に投影されるビデオ又はコンピュータ画像によって、又は音及び水などの他の出力様式で、なんらかの形で、ユーザを追跡するような他の状況においても本発明は用いられ得る。本発明の機能の少なくとも幾つかは、ハードウェア又はソフトウェアによって実施され得る。ソフトウェアにおける実施の場合には、本発明を実施する単一又は複数のアルゴリズムを処理するために、単一又は複数の標準的なマイクロプロセッサ又はマイクロコントローラが用いられ得る。有するという単語は、他の要素又はステップを排除せず、単数形表記は、複数性を排除しないことに注意されたい。更に、請求項における如何なる参照符号も、本発明の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。