WO2020027174A1 - 機械学習装置、出力装置、出力装置制御システム、出力システム、照明装置制御システム、壁および天井 - Google Patents

機械学習装置、出力装置、出力装置制御システム、出力システム、照明装置制御システム、壁および天井 Download PDF

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WO2020027174A1
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output device
output
unit
operating condition
light
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PCT/JP2019/029941
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雅幸 関戸
谷口　幸夫
知之 出原
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大日本印刷株式会社
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F21—LIGHTING
    • F21S—NON-PORTABLE LIGHTING DEVICES; SYSTEMS THEREOF; VEHICLE LIGHTING DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR VEHICLE EXTERIORS
    • F21S8/00—Lighting devices intended for fixed installation
    • F21S8/02—Lighting devices intended for fixed installation of recess-mounted type, e.g. downlighters
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F21—LIGHTING
    • F21V—FUNCTIONAL FEATURES OR DETAILS OF LIGHTING DEVICES OR SYSTEMS THEREOF; STRUCTURAL COMBINATIONS OF LIGHTING DEVICES WITH OTHER ARTICLES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F21V23/00—Arrangement of electric circuit elements in or on lighting devices
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B20/00—Energy efficient lighting technologies, e.g. halogen lamps or gas discharge lamps
    • Y02B20/40—Control techniques providing energy savings, e.g. smart controller or presence detection

Definitions

  • the present disclosure relates to a machine learning device, an output device, an output device control system, an output system, a lighting device control system, a wall and a ceiling.
  • JP2011-210594A it has been a fact that a sufficient proposal has not been made for emitting light so as to bring a human mental state to a desirable state.
  • the present disclosure has been made in consideration of the above points, and is a machine learning device, an output device, an output device control system, an output system, and a lighting device control system that can set a state of a target such as a human to a desired state. Aims to provide, walls and ceilings.
  • the machine learning device At least one physical quantity related to the object and at least one of the output devices during and / or after operation of an output device that outputs an output that affects a state of the object including at least one of a human, an animal, and a plant.
  • a state variable observation unit that observes a state variable composed of two operating conditions;
  • a learning unit that learns the operating condition by updating a function that determines the operating condition based on the observed state variable.
  • the operating conditions include the amount of driving power of the output device, the brightness, illuminance, and chromaticity of light output from the output device, the temperature of heat output from the output device, and the humidity of air output from the output device. And the flow rate, the odor output from the output device, the absolute value of at least one of sound and vibration, at least one of a change amount, a change gradient with time and a change pattern of the absolute amount,
  • the physical quantity is imaging data of the target imaged by an imaging device, audio data of the target collected by a sound collection device, surface temperature data of the target measured by a temperature measurement device, and measured by an electromagnetic wave measurement device. And at least one of the operation data of the subject based on the reflected wave of the electromagnetic wave from the subject and medical data indicating the health condition of the subject, or a physical quantity obtained from the at least one data. .
  • the learning unit includes: A reward calculation unit that calculates a reward for the result of determining the operating condition based on the observed state variable, And a function updating unit that updates the function based on the calculated reward, By repeating the update of the function, the operating condition that maximizes the reward may be learned.
  • the reward calculation unit Having a reward condition setting unit for setting a reward condition for calculating the reward, The reward may be calculated based on the set reward condition.
  • the learning unit includes:
  • the information processing apparatus may further include a learning result storage unit that stores the function updated by the function updating unit as a learning result.
  • An output device includes: A machine learning device that learns at least one operating condition of an output device that performs an output that affects a state of a target including at least one of a human, an animal, and a plant; A decision-making unit that determines an optimal adjustment amount of the operating condition and the operating condition based on a learning result of the machine learning device, The machine learning device, A state variable observation unit that observes a state variable composed of at least one physical quantity related to the target and at least one operation condition of the output device during at least one of during and after operation of the output device, A learning unit that learns the operating condition by updating a function that determines the operating condition based on the observed state variable, The decision unit determines the operating condition and the optimal adjustment amount based on a learning result of the learning unit and the current state variable.
  • the learning unit may learn or repeatedly learn the adjustment of the operating condition while the output device is operating.
  • the image processing apparatus may further include an execution unit that operates the output device according to the determined operation condition.
  • the output device control system includes: An output device for outputting an output that affects a state of a target including at least one of a human, an animal, and a plant; During at least one of the operation of the output device and after the operation, a physical quantity measurement unit that measures at least one physical quantity related to the target, The output device, A machine learning device for learning at least one operating condition of the output device; A decision-making unit that determines an optimal adjustment amount of the operating condition and the operating condition based on a learning result of the machine learning device, The machine learning device, During at least one of the operation of the output device and after the operation, a state variable observation unit that observes a state variable configured by the measured physical quantity and at least one operation condition of the output device, A learning unit that learns the operating condition by updating a function that determines the operating condition based on the observed state variable, The decision unit determines the operating condition and the optimal adjustment amount based on a learning result of the learning unit and the current state variable.
  • the output system includes: A plurality of output device control systems that control an output device that performs an output that affects a state of a target including at least one of a human, an animal, and a plant; A communication unit that connects the plurality of output device control systems to each other, The output device control system, The output device; In at least one of during and after operation of the output device, a physical quantity measurement unit that measures at least one physical quantity related to the target, The output device, A machine learning device for learning at least one operating condition of the output device; A decision-making unit that determines an optimal adjustment amount of the operating condition and the operating condition based on a learning result of the machine learning device, The machine learning device, During at least one of the operation of the output device and after operation, a state variable observation unit that observes a state variable configured by the measured physical quantity and at least one operation condition of the output device, A learning unit that learns the operating condition by updating a function that determines the operating condition based on the observed state variable, The decision-making unit determines the
  • the computer is At least one of the physical quantity observed by the state variable observation unit and the learning result of the learning unit may be stored.
  • An output device includes: An output device that performs an output that affects a state of a target including at least one of a human, an animal, and a plant, A state variable observation unit that observes a state variable composed of at least one physical quantity related to the target and at least one operation condition of the output device during at least one of during and after operation of the output device, A condition determining unit that determines the operating condition based on the observed state variables,
  • the operating conditions include the amount of driving power of the output device, the brightness, illuminance, and chromaticity of light output from the output device, the temperature of heat output from the output device, and the humidity of air output from the output device.
  • the physical quantity is imaging data of the target imaged by an imaging device, audio data of the target collected by a sound collection device, surface temperature data of the target measured by a temperature measurement device, and measured by an electromagnetic wave measurement device. And at least one of medical data indicating the health condition of the subject based on reflected waves of electromagnetic waves from the subject, or a physical quantity obtained from the at least one data.
  • the lighting device control system includes: A lighting device control system that controls a lighting device that outputs light so as to affect a state of a target including at least one of a human, an animal, and a plant, A state variable observation unit that observes at least one of the physical quantity related to the target and a state variable configured by at least one operating condition of the lighting apparatus during at least one of during and after operation of the lighting apparatus, A condition determining unit that determines the operating condition based on the observed state variables,
  • the operating conditions include an amount of driving power of the lighting device, an absolute amount of at least one of luminance, illuminance, and chromaticity of light output from the lighting device, a change amount, a change gradient with time, and a change in the absolute amount.
  • the physical quantity is imaging data of the target imaged by an imaging device, audio data of the target collected by a sound collection device, surface temperature data of the target measured by a temperature measurement device, and measured by an electromagnetic wave measurement device. And at least one of medical data indicating the health condition of the subject based on reflected waves of electromagnetic waves from the subject, or a physical quantity obtained from the at least one data.
  • the lighting device includes an optical member having a light emitting surface,
  • the amount of light emitted from a certain position of the light emitting surface may be smaller than the amount of light emitted from another certain position of the light emitting surface located on one side in a direction along the light emitting surface from the position.
  • the lighting device may include a decorative sheet including a light emitting area facing the light emitting surface and a non-light emitting area adjacent to the light emitting area.
  • the non-light emitting region may be adjacent to the light emitting region from the other side in a direction along the light emitting surface.
  • the optical member includes a light guide plate, A light source may be provided facing the light guide plate from one side in a direction along the light emitting surface.
  • the wall according to the present disclosure is: The lighting device control system described above is provided.
  • the ceiling according to the present disclosure, The lighting device control system described above is provided.
  • a moving object according to the present disclosure includes: The lighting device control system described above is provided.
  • the state of an object such as a human can be set to a desirable state.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating the machine learning device according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an operation example of the machine learning device according to the present embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a machine learning device according to a first modification of the present embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a machine learning device according to a second modification of the present embodiment.
  • FIG. 5 is a block diagram showing an output device according to a third modification of the present embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a machine learning device according to a fourth modification of the present embodiment.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating an output device according to a fifth modification of the present embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating the machine learning device according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an operation example of the machine learning device according to the present embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a machine learning device according to a first modification
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating an output device control system according to a sixth modification of the present embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram showing an output system according to a seventh modification of the present embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an output system according to an eighth modification of the present embodiment.
  • FIG. 11 is a perspective view illustrating a lighting device control system according to a ninth modification of the present embodiment.
  • FIG. 12 is a plan view illustrating a lighting device control system according to a ninth modification of the present embodiment.
  • FIG. 13 is a cross-sectional view illustrating a lighting device control system according to a ninth modification of the present embodiment.
  • FIG. 14 is an enlarged sectional view showing a surface light source device included in a lighting device control system according to a ninth modification of the present embodiment.
  • FIG. 15 is a block diagram illustrating a lighting device control system according to a ninth modification of the present embodiment.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating an operation example of the lighting device control system according to the ninth modification of the present embodiment.
  • FIG. 17 is an enlarged sectional view showing a surface light source device included in a lighting device control system according to a tenth modification of the present embodiment.
  • FIG. 18 is an enlarged cross-sectional view illustrating a surface light source device included in a lighting device control system according to an eleventh modification of the present embodiment.
  • FIG. 19 is an exploded perspective view showing a surface light source device included in a lighting device control system according to a twelfth modification of the present embodiment.
  • FIG. 20 is a cross-sectional view illustrating a lighting device included in a lighting device control system according to a thirteenth modification of the present embodiment.
  • FIG. 21 is a cross-sectional view illustrating a lighting device included in a lighting device control system according to a fourteenth modification of the present embodiment.
  • FIG. 22 is a cross-sectional view illustrating a lighting device included in a lighting device control system according to a fifteenth modification of the present embodiment.
  • FIG. 23 is a cross-sectional view illustrating a lighting device included in a lighting device control system according to a sixteenth modification of the present embodiment.
  • FIG. 24 is an exploded perspective view showing a surface light source device included in a lighting device control system according to a seventeenth modification of the present embodiment.
  • FIG. 21 is a cross-sectional view illustrating a lighting device included in a lighting device control system according to a fourteenth modification of the present embodiment.
  • FIG. 22 is a cross-sectional view illustrating a lighting device included in a
  • FIG. 25 is an enlarged sectional view showing a surface light source device included in a lighting device control system according to an eighteenth modification of the present embodiment.
  • FIG. 26 is a perspective view showing a lighting device control system according to a nineteenth modification of the present embodiment.
  • FIG. 27 is an enlarged cross-sectional view illustrating a surface light source device included in a lighting device control system according to a twentieth modification of the present embodiment.
  • FIG. 28 is a perspective view showing an output device control system according to a twenty-first modification of the present embodiment.
  • FIG. 29 is a perspective view showing an output device control system according to a twenty-first modification of the present embodiment different from FIG.
  • FIG. 30 is a cross-sectional view illustrating an audio output device control system as an example of the output device control system.
  • FIG. 31 is a cross-sectional view showing an aroma control system as an example of the output device control system.
  • FIG. 32 is a cross-sectional view illustrating an air conditioner control system as an example of the output device control system.
  • FIG. 33 is a block diagram illustrating an output system according to a twenty-second modification of the present embodiment.
  • the terms “sheet”, “film”, and “plate” are not distinguished from each other based only on the difference in names.
  • the “plate” is a concept including a member that can be called a sheet or a film.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a machine learning device 100 according to the present embodiment.
  • the machine learning device 100 according to the present embodiment is a device that learns at least one operating condition of an output device that performs an output that affects a state of a target including at least one of a human, an animal, and a plant.
  • the machine learning device 100 includes a state variable observation unit 101 and a learning unit 102.
  • the state variable observation unit 101 is configured to output at least one of a physical quantity and a physical quantity related to the target during and / or after the operation of an output device that performs an output that affects a state of the target including at least one of a human, an animal, and a plant. Observe a state variable composed of at least one operating condition of the output device.
  • the learning unit 102 learns operating conditions by updating a function that determines operating conditions based on the state variables observed by the state variable observing unit 101.
  • the learning unit 102 may perform various types of machine learning such as supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, reinforcement learning, transduction, and multitask learning.
  • the function that determines the operating condition may be, for example, an action value function.
  • the operating conditions are, for example, the amount of driving power of the output device, the brightness, illuminance and chromaticity of light output from the output device, the temperature of heat output from the output device, the humidity and flow rate of air output from the output device, It includes at least one of an absolute amount, a change amount, a change gradient with time, and a change pattern of the absolute amount of at least one of odor, sound, and vibration output from the output device.
  • the operating conditions may include a flow rate of steam output from the output device, a pressure adjusted as an output of the output device, and the like. The adjustment of the steam output and the atmospheric pressure may be performed, for example, for heat stroke countermeasures.
  • an output device that outputs light for example, a lighting device can be given.
  • An output device that outputs heat and air includes, for example, an air conditioner.
  • an output device for outputting an odor for example, an aroma device can be given.
  • an output device that outputs sound for example, an audio output device that includes a speaker can be given.
  • Examples of the output device that outputs vibration include a controller of a game machine and a massage chair.
  • a communication robot can be cited as an output device that outputs at least one of light, sound and vibration.
  • the output device may have a function of sucking sound, a function of sucking a scent, a function of sucking carbon dioxide to output oxygen, and the like.
  • Physical quantities include, for example, imaging data of a target imaged by an imaging device, audio data of a target collected by a sound collection device, surface temperature data of a target measured by a temperature measurement device, and a target measured by an electromagnetic wave measurement device. And at least one of medical data indicating the health condition of the subject based on the reflected wave of the electromagnetic wave from the subject, or a physical quantity obtained from the at least one data.
  • Medical data includes, but is not limited to, for example, brain waves, saliva, heart sounds, pulse, body temperature, pupil movement, respiratory volume, expiratory component, sweat volume, blood pressure, and the like.
  • the learning unit 102 includes a reward calculation unit 103 and a function update unit 104.
  • the reward calculation unit 103 calculates a reward for the result of determining the operating condition based on the state variables measured by the state variable observation unit 101.
  • the function updating unit 104 updates the function based on the reward calculated by the reward calculating unit 103.
  • the learning unit 102 learns the operating condition that gives the most reward by repeatedly updating the function by the function updating unit 104.
  • the machine learning device 100 is configured by hardware such as a computer, for example. At least a part of the machine learning device 100 may be configured by software such as a program or data. The entire machine learning device 100 may be provided outside the output device, or at least a part thereof may be provided inside the output device. Further, the machine learning device 100 may be capable of cooperating with some of its components by communicating with other components via a network. The communication may be either wired or wireless. For example, various kinds of communication such as Bluetooth, Wi-Fi, and infrared communication can be used. Further, the machine learning device 100 may have a part of its components on a device capable of communicating with another component through an external network, for example, on a server or database on a cloud.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an operation example of the machine learning device 100 according to the present embodiment. The flowchart of FIG. 2 is repeated as needed.
  • the learning unit 102 starts learning to determine the operating condition (step S1).
  • the learning unit 102 performs reinforcement learning by Q-learning.
  • At least one operating condition of the output device is selected based on an action value function which is an example of a function for determining the operating condition (Step S2).
  • the action value function is the latest action value function updated by the function updating unit 104 of the learning unit 102.
  • the selection of the operating condition may be performed by the machine learning device 100, or may be performed by a configuration other than the machine learning device 100 such as the decision making unit 107 described with reference to FIG.
  • the output device is operated under the selected operating condition (step S3).
  • the operation of the output device may be performed by the machine learning device 100, or may be performed by a configuration other than the machine learning device 100, such as the execution unit 110 described with reference to FIG.
  • Step S4 After the operation of the output device, the state variable observation unit 101 of the learning unit 102 acquires a state variable (Step S4).
  • the reward calculation unit 103 of the learning unit 102 calculates a reward.
  • the reward calculation unit 103 determines whether or not the state variable is smaller than a threshold (step S5).
  • the state variable is the difference between the target physical quantity and the observed physical quantity under the current operating conditions, and the threshold value may be a threshold value of the difference between the target physical quantity and the observed physical quantity, but is not limited thereto. Not done.
  • step S6 If the state variable is smaller than the threshold (step S5: Yes), the reward calculation unit 103 increases the reward (step S6).
  • Step S7 when the state variable is not smaller than the threshold (Step S5: No), the reward calculation unit 103 reduces the reward (Step S7).
  • the function updating unit 104 of the learning unit 102 updates the action value function (Step S8).
  • the Q learning performed by the learning unit 102 is a method of learning a value Q (s, a) for selecting an action a, that is, an action value function under a certain environmental state s.
  • an action a having the highest Q (s, a) is selected in a certain state s.
  • various actions a are taken under a certain state s by trial and error, and a correct Q (s, a) is learned using a reward at that time.
  • the update equation of the action value function Q (s, a) is represented by the following equation (1).
  • s t, a t represents the environment and action at time t.
  • the action a t the environment is changed to s t + 1, by a change in its environment, reward r t + 1 is calculated. Further, the term with max is obtained by multiplying the Q value when the action a having the highest Q value known at that time is selected under the environment st + 1 by ⁇ .
  • ⁇ is a discount rate of 0 ⁇ ⁇ 1
  • ⁇ is a learning coefficient of 0 ⁇ ⁇ 1.
  • This update equation the evaluation value Q (s t, a t) of in action a in state s than, the evaluation value Q of the next best of the action in the environmental state by a of (s t + 1, maxa t + 1) if it is greater, Q (s t, a t ) to increase the, smaller
  • Q (s t, a t ) show that also small. That is, the value of a certain action in a certain state is made closer to the value of the best action in the next state.
  • the learning unit 102 updates a state most suitable for executing the output of the output device, that is, at least one optimal operating condition.
  • step S2 After updating the action value function in this way, the selection of the operating condition based on the action value function is repeated (step S2).
  • the state variable is observed by the state variable observing unit 101 during and / or after the operation of the output device, and the operating condition is determined by the learning unit 102 based on the observed state variable.
  • the output device can be operated under the optimum operation condition for the target based on the learning result, and thus the target can be set in a desirable state.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a machine learning device 100 according to a first modification of the present embodiment.
  • the reward calculation unit 103 has a reward condition setting unit 105.
  • Reward condition setting section 105 sets a reward condition for calculating a reward.
  • the reward calculation unit 103 calculates a reward based on the reward condition set by the reward condition setting unit 105.
  • the reward condition set by the reward condition setting unit 105 is, for example, a condition that the reward is increased or decreased according to the magnitude relationship between the state variable and the threshold value, as shown in step S5 of the flowchart in FIG.
  • the reward condition setting unit 105 may change the threshold value of the state variable according to the type of the state variable. Further, the reward condition setting unit 105 may change the increase / decrease range of the reward according to the magnitude of the difference between the state variable and the threshold.
  • the reward can be simply and appropriately calculated based on the reward condition set by the reward condition setting unit 105.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a machine learning device 100 according to a second modification of the present embodiment.
  • the learning unit 102 further includes a learning result storage unit 106 in addition to the configuration of FIG.
  • the learning result storage unit 106 stores the function updated by the function updating unit 104 as a learning result.
  • the function updated by the function updating unit 104 can be stored in the learning result storage unit 106. Therefore, the selection of the operating condition of the output device based on the updated function is output. This can be performed even when the apparatus is stopped.
  • FIG. 5 is a block diagram showing an output device 108 according to a third modification of the present embodiment.
  • the output device 108 includes the machine learning device 100 shown in FIG.
  • the decision making unit 107 determines an operating condition and an optimal adjustment amount of the operating condition based on the learning result of the machine learning device 100. More specifically, based on the learning result of the learning unit 102 stored in the learning result storage unit 106 and the current state variables observed by the state variable observation unit 101, the decision making unit 107 determines the operating condition and the optimal adjustment. Determine the amount.
  • the optimal adjustment amount is an optimal adjustment amount from the current operating condition to reach the determined operating condition.
  • the output device 108 operates according to the operating conditions adjusted based on the optimal adjustment amount, and outputs light, heat, air, smell, sound, vibration, or the like.
  • the learning unit 102 learns or repeatedly learns the adjustment of the operating condition by the decision making unit 107 while the output device 108 is operating.
  • the decision making unit 107 is composed of, for example, hardware such as a computer. At least a part of the decision making unit 107 may be configured by software. The decision making unit 107 may be capable of cooperating with some of the components by communicating with other components via a network. In addition, the decision making unit 107 may be configured such that a part of the components is provided on a device capable of communicating with another component via an external network, for example, on a server or database on a cloud.
  • the output device 108 can operate according to the optimum operating conditions determined by itself based on its own learning result without relying on an external machine learning device.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an output device 108 according to a fourth modification of the present embodiment.
  • the output device 108 includes a state variable observation unit 101 and an operation condition determination unit 109.
  • the operating condition determining unit 109 determines the operating condition of the output device 108 by a predetermined determining method based on the state variables observed by the state variable observing unit 101. For example, the operating condition determining unit 109 may determine the operating condition corresponding to the observed state variable by referring to a table in which the state variables are associated with the operating conditions.
  • the output device 108 operates according to the operating conditions determined by the operating condition determining unit 109, and outputs light, heat, air, smell, sound, vibration, or the like.
  • the target state can be set to a desirable state by a simple configuration in which the machine learning device 100 is omitted.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating an output device 108 according to a fifth modification of the present embodiment.
  • the output device 108 further includes an execution unit 110 in addition to the configuration of FIG.
  • the execution unit 110 operates the output device 108 according to the operation conditions determined by the decision making unit 107. More specifically, the execution unit 110 adjusts the current operating condition based on the optimal adjustment amount so that the operating condition determined by the decision making unit 107 is satisfied, and controls the output device 108 according to the adjusted operating condition. Work.
  • the operating condition adjusted by the execution unit 110 is observed as a state variable by the state variable observation unit 101.
  • the execution unit 110 is configured by, for example, hardware such as a computer. At least a part of the execution unit 110 may be configured by software. The execution unit 110 may be able to cooperate with some of the components by communicating with other components via a network. Further, the execution unit 110 may have a part of its components on a device capable of communicating with other components via an external network, for example, on a server or database on a cloud.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating an output device control system 112 according to a sixth modification of the present embodiment.
  • the output device control system 112 includes a physical quantity measuring unit 111 in addition to the output device 108 shown in FIG.
  • the physical quantity measurement unit 111 measures a physical quantity constituting the state variable, and outputs the measured physical quantity to the state variable observation unit 101.
  • the physical quantity measurement unit 111 includes, for example, an imaging device, a sound collection device, a temperature measurement device, an electromagnetic wave measurement device, a medical data measurement device, and the like.
  • the physical quantity measurement unit 111 may be in the form of a smartphone or a smart watch.
  • the optimum operating condition of the output device 108 can be learned based on the measurement result of the physical quantity related to the target, and thus the target can be set in a desirable state. Further, by measuring the physical quantity by the physical quantity measuring unit 111 separate from the output device 108, the degree of freedom of the type of the physical quantity and the degree of freedom of the position of the physical quantity measuring unit 111 can be improved.
  • FIG. 9 is a block diagram showing an output system 114 according to a seventh modification of the present embodiment.
  • the output system 114 includes the output device control system 112 illustrated in FIG. 8, another output device control system 112a, and a communication unit 113.
  • the communication unit 113 connects the plurality of output device control systems 112 and 112a to each other.
  • the communication unit 113 transmits and receives at least one of the physical quantity observed by the state variable observation unit 101 and the learning result of the learning unit 102 between the plurality of output device control systems 112 and 112a.
  • a physical quantity or a learning result from another output device control system 112a can be acquired and used for learning operating conditions, so that its own output device control system 112 Even when not operating, more optimal operating conditions can be learned.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an output system 114 according to an eighth modification of the present embodiment.
  • the output system 114 further includes a host computer 115 in addition to the configuration of FIG.
  • the host computer 115 is connected to the communication unit 113.
  • the host computer 115 stores at least one of the physical quantity observed by the state variable observation unit 101 and the learning result of the learning unit 102.
  • the plurality of output device control systems 112 and 112a can access the host computer 115 at any suitable timing and Can acquire the physical quantity and the learning result obtained from the output device control system, and use it for their own learning.
  • FIG. 11 is a perspective view showing a lighting device control system 1 according to a ninth modification of the present embodiment.
  • FIG. 12 is a plan view showing a lighting device control system 1 according to a ninth modification of the present embodiment.
  • FIG. 13 is a cross-sectional view illustrating a lighting device control system 1 according to a ninth modification of the present embodiment.
  • FIG. 14 is an enlarged cross-sectional view illustrating a surface light source device 21 included in a lighting device control system 1 according to a ninth modification of the present embodiment.
  • FIG. 15 is a block diagram illustrating a lighting device control system 1 according to a ninth modification of the present embodiment.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating an operation example of the lighting device control system 1 according to the ninth modification of the present embodiment.
  • the lighting device control system 1 is a system that controls light emitted to the space with the intention of effectively producing the atmosphere of the space so as to generate a desirable mental state for the user of the space.
  • the lighting device control system 1 is provided in a room R surrounded by a ceiling CE, side walls W, and a floor F, and illuminates and produces a space S in the room R.
  • the room R illustrated in FIGS. 11 and 12 is a rectangular room partitioned by four adjacent side walls W, a ceiling CE, and a floor F.
  • a table T is provided in the center of the room R.
  • An entrance D is provided in one side wall W.
  • the lighting device control system 1 can be effectively applied to effects in rooms other than rectangles. In the illustrated example, the lighting device control system 1 can generate a desired psychological state for the person H who is seated on the chair C, that is, the user H of the room R.
  • the lighting device control system 1 is an example of an output device, and includes a lighting device 20 that emits light L for creating an atmosphere of the space S in the space S of the room R, the physical quantity measuring unit 111 described above, and a machine learning device. And a lighting control unit 4 that controls the emission of the light L by the lighting device 20.
  • the lighting device control unit 4 may be entirely provided inside the lighting device 20 as a part of the lighting device 20, or at least a part thereof may be provided outside the lighting device 20.
  • the ceiling CE is provided with a base lighting device 3 that emits the illumination light Lx into the space S.
  • the lighting device 20 is located on the side wall W, and includes the surface light source device 21, the board 5, the decorative sheet 6, the auxiliary building material 7, and the fastener 9.
  • the surface light source device 21 is concealed from the space S by the decorative sheet 6 so as not to be directly viewed by the user H of the space S.
  • the decorative sheet 6 is not an essential component of the present disclosure, and can be removed as needed.
  • the surface light source device 21 is provided on the side wall W and emits light L to the space S.
  • the surface light source device 21 is provided at a position on the upper end side of the side wall W extending toward the upper part d11 in the vertical direction d1 perpendicular to the floor F.
  • the position of the surface light source device 21 does not enter the field of view when, for example, the user H of the room R seated at the seating position of the table T so as to face the side wall W turns his line of sight below the horizontal direction d2.
  • it may be a position that enters the field of view when the line of sight is directed above the horizontal direction d2.
  • the position of the surface light source device 21 is not limited to the example shown in FIG.
  • the surface light source device 21 may be provided at a position on the lower end side of the side wall W, or may be provided at a position on the center side of the side wall W in the vertical direction d1.
  • the surface light source device 21 may be provided on the ceiling CE.
  • the ceiling CE is preferably a system ceiling from the viewpoint of ease of introduction.
  • the system ceiling is a ceiling in which a finishing plate of the ceiling and equipment installed on the ceiling are integrally assembled.
  • the conventional ceiling is a method in which a board is attached to the base and the equipment is set later, whereas the system ceiling is a board and equipment that are pre-assembled integrally with the runner or frame on the ceiling surface. This is a method of fitting and setting.
  • the surface light source device 21 is provided on a wall, the wall may be replaced with a partition.
  • the surface light source device 21 has a light emitting surface 210a, and includes an optical member 210 that converts light emitted from a light emitting body 220 as a light source into planar light.
  • the amount of light emitted from a certain position on the light emitting surface 210a is smaller than the amount of light emitted from another certain position on the light emitting surface 210a located above d11 in the vertical direction d1 along the light emitting surface 210a.
  • the amount of light emitted from the light emitting surface 210a may decrease continuously from the upper part d11 to the lower part d12.
  • the atmosphere of the space S can be effectively enhanced. Becomes possible. In particular, by reducing the light emission amount at the edge of the lower side d12 in the vertical direction d1 of the light emitting surface 210a, it is possible to make the light seam between the light emitting surface 210a and the region outside the light emitting surface 210a inconspicuous. . This makes it possible to more effectively enhance the atmosphere of the space S and more reliably generate a desirable mental state for the user H.
  • the amount of light emitted from the illumination device 20 is indicated by shading, and a region where the amount of emitted light is large is indicated by “dark”.
  • the surface light source device 21 is covered with a decorative sheet 6 forming a decorative surface that is the foreground of the lighting device 20.
  • the decorative sheet 6 includes a light-emitting region Z1 facing the light-emitting surface 210a of the optical member 210, and a non-light-emitting region Z2 adjacent to the light-emitting region Z1.
  • the light emitting area Z1 of the decorative sheet 6 is limited to a limited range, and the light emitting surface 210a of the optical member 210 is concealed by the decorative sheet 6, so that the seam of light on the decorative sheet 6, that is, the light emitting area Z1 and the light emitting area Z1 do not emit light.
  • the seam with the region Z2 is less noticeable than the seam between the light emitting surface 210a and the region outside the light emitting surface 210a when the light emitting surface 210a is exposed.
  • the surface light source device 21 is formed in a plate shape as a whole, and a part or the whole thereof constitutes the lighting device 20.
  • the lighting device 20 may function as an inner wall material of a room, that is, a building material panel in a state where the lighting device 20 is stacked on the side wall W.
  • all or a part of the components of the lighting device 20 may be handled as an assembly kit for manufacturing the lighting device 20, and may be distributed or sold.
  • the lighting device 20 alone may form the inner wall of the room.
  • FIG. 14 is an enlarged sectional view showing the surface light source device 21 included in the lighting device control system 1 according to the present embodiment.
  • the surface light source device 21 shown in FIG. 14 is configured as an edge light type surface light source device 21.
  • the surface light source device 21 includes a light emitting body 220 and an optical member 210.
  • the optical member 210 includes a light diffusion sheet 212, a reflection sheet 213, and a light guide plate 211.
  • the surface light source device 21 may use, for example, a surface light source device using a direct-type LED, a surface light source device using an EL (Electro Luminescence) sheet, or any of the above, and an edge light type surface light source. It may be constituted by a combination with an apparatus.
  • EL Electro Luminescence
  • the luminous body 220 emits light.
  • the specific mode of the light emitting body 220 is not particularly limited, and various members that can selectively emit light of at least two colors can be widely used. Specifically, for example, a cold-cathode tube, a point-like full-color light emitting diode (LED), an incandescent lamp, a laser oscillator, or the like can be used as the light emitter 220.
  • the light emitter 220 is held by the auxiliary building material 7.
  • a plurality of light-emitting bodies 220 are arranged at intervals along the vertical direction of the drawing of FIG. 13, that is, the horizontal direction, which is the longitudinal direction of the auxiliary building material 7.
  • the auxiliary building material 7 is removable, the plurality of luminous bodies 220 can be removed together with the auxiliary building material 7 from the side wall W, and part or all of the plurality of luminous bodies 220 can be replaced.
  • the color of the light L emitted from the lighting device 20 affects the mental state of a human.
  • the space S is illuminated by using green grass illumination light or magenta illumination light
  • the use of mauve illumination light or iris illumination light has an effect of removing sleepiness from the user H.
  • the use of flesh-colored illumination light has an effect of causing the user H to concentrate.
  • lemon-colored illumination light or skin-colored illumination light there is an effect that comfort is given to the user H and the user H is in a relaxed state.
  • the illumination device control system 1 aims to positively influence the mental state of the user H by the illumination light L of the illumination device 20 and effectively affect the mental state of the user H.
  • each light emitter 220 of the surface light source device 21 is the illumination light L. Therefore, in order to cause the user H to have a desired mental state, the color of the light of each light emitter 220 can be selected so that light in a wavelength range corresponding to the desired mental state can be emitted.
  • each light emitter 220 is a plurality of types of light emitters 220 that can emit light in different wavelength ranges. In this case, by adjusting the output of each light emitting body 220, it becomes possible to perform illumination with illumination light of various colors by additive color mixture.
  • the illumination by the surface light source device 21 includes a light emitter capable of emitting red light, a light emitter capable of emitting green light, and a light emitter capable of emitting blue light.
  • the color of the light L can be selected from the entire range of colors on the chromaticity diagram.
  • the light guide plate 211 is a plate-shaped member having a pair of main surfaces 211a and 211b and a side surface located between the pair of main surfaces 211a and 211b.
  • One main surface forms a light emitting surface 211a, and the other main surface forms a back surface 211b.
  • the main surfaces 211a and 211b typically have a rectangular shape in plan view.
  • the main surfaces 211a and 211b have a pair of side edges extending along the vertical direction d1 and a pair of side edges extending along a horizontal direction d2 orthogonal to the vertical direction d1.
  • the light guide plate 211 has a light incident surface 211d located on the upper end side in the vertical direction d1.
  • the light incident surface 211d extends in the horizontal direction d2 along the auxiliary building material 7.
  • the light incident surface 211d faces the light emitting body 220 held by the auxiliary building material 7. That is, the luminous body 220 is provided facing the light guide plate 211 from the upper side d11 in the vertical direction d1 perpendicular to the floor F.
  • the plurality of light emitters 220 are arranged at intervals along a horizontal direction d2 which is a longitudinal direction of the light incident surface 211d.
  • light emitted from the light emitting body 220 enters the light guide plate 211 and travels inside the light guide plate 211.
  • the main surface 211b of the light guide plate 211 is provided with a concave portion 211c functioning as an extraction element.
  • the concave portion 211c changes the traveling direction of the light L1, L2 traveling inside the light guide plate 211.
  • the light emitted from the light emitter 220 enters the light guide plate 211 from the light incident surface 211d, and travels through the light guide plate 211 by being reflected, especially totally reflected.
  • the lights L1 and L2 traveling inside the light guide plate 211 are incident on the pair of main surfaces 211a and 211b of the light guide plate 211 at an incident angle smaller than the critical angle for total reflection by changing the traveling direction by the concave portion 211c, particularly by scattering. As a result, the light can be emitted from the light guide plate 211.
  • the amount of light emitted from a certain position on the light emitting surface 210a can be adjusted to another position on the light emitting surface 210a positioned d11 above the position. Light amount from a certain position.
  • the light whose traveling direction has been changed by the concave portion 211c is emitted from the light guide plate 211 via one of the pair of main surfaces 211a and 211b.
  • a light diffusion sheet 212 is provided to face the light exit surface 211a of the light guide plate 211.
  • the light L1, L2 emitted from the light exit surface 211a of the light guide plate 211 then enters the light diffusion sheet 212.
  • the light diffusion sheet 212 has a light diffusion function, and can adjust a luminance angle distribution caused by transmitted light.
  • the light diffusion sheet 212 forms the light emitting surface 210a of the optical member 210.
  • the light diffused by the light diffusion sheet 212 exits from the optical member 210 and travels to the decorative sheet 6.
  • Various configurations capable of exhibiting a light diffusion function can be adopted for the light diffusion sheet 212.
  • the diffusion characteristics of the light diffusion sheet 212 may be isotropic or anisotropic.
  • Reflection sheet 213 is provided to face back surface 211b of light guide plate 211.
  • the reflection sheet 213 can reflect light emitted from the back surface 211 b and direct the light to the light guide plate 211 and the light diffusion sheet 212.
  • the reflection sheet 213 By providing the reflection sheet 213, the amount of light emitted from the light emitting surface 210a of the optical member 210 can be increased. Accordingly, the efficiency of using light emitted from the light emitting body 220 can be improved.
  • Various configurations capable of exhibiting a light reflection function can be adopted for the reflection sheet 213.
  • the reflection characteristic of the reflection sheet 213 may be specular reflection or diffuse reflection.
  • the diffuse reflection characteristics of the reflection sheet 213 may be isotropic or anisotropic.
  • the decorative sheet 6 As shown in FIGS. 11 and 13, the decorative sheet 6 is exposed in the space S. Then, the decorative sheet 6 forms the surface on the most outgoing light side of the lighting device 20.
  • an interior material such as a wallpaper of a building, a floor and a ceiling can be used.
  • the decorative sheet 6 includes a light emitting area Z1 facing the light emitting surface 210a of the optical member 210 and a non-light emitting area Z2 shifted from the position facing the light emitting surface 210a.
  • the non-light emitting area Z2 is adjacent to the light emitting area Z1.
  • the decorative sheet 6 is irradiated with light from the back side by the optical member 210 in the light emitting area Z1.
  • the decorative sheet 6 has visible light transmittance at least in the light emitting region Z1. For this reason, at least a part of the light emitted from the light emitting surface 210a of the optical member 210 can pass through the light emitting region Z1 of the decorative sheet 6.
  • the visible light transmittance in the light emitting region Z1 of the decorative sheet 6 is preferably 1.0% or more, and more preferably 5.0% or more.
  • the visible light transmittance in the light emitting region Z1 of the decorative sheet 6 is preferably 20% or less.
  • the visible light transmittance was measured using an infrared-visible ultraviolet spectrophotometer (UV3100PC, manufactured by Shimadzu Corporation) in the wavelength range of 380 nm to 780 nm according to JIS A5759-2008 and specified in the same standard. It is calculated by the following calculation formula.
  • UV3100PC infrared-visible ultraviolet spectrophotometer
  • the light emitting area Z1 and the non-light emitting area Z2 are arranged in the vertical direction d1.
  • the light emitting area Z1 is located on the upper side d11 in the vertical direction d1, and the non-light emitting area Z2 is adjacent to the light emitting area Z1 from the lower side D12 in the vertical direction d1.
  • the decorative sheet 6 has the same configuration in the light emitting area Z1 and the non-light emitting area Z2.
  • the surface light source device 21 can be made inconspicuous by changing the amount of light emitted from the light emitting area Z1 of the decorative sheet 6 along the vertical direction d1 without being limited to this example. Therefore, at least one of the amount of light emitted from the light emitting surface 210a and the transmittance of the decorative sheet 6 may change along the vertical direction d1.
  • the visible light transmittance of the decorative sheet 6 at a certain position is lower than the visible light transmittance of the decorative sheet 6 at another certain position located above d11 in the vertical direction d1 from the position. Accordingly, the amount of light emitted from the decorative sheet 6 can be reduced at a position close to the non-light emitting area Z2 located at the lower part d12. According to the illumination device 20, the brightness in the light-emitting region Z1 can be made darker in a region close to the non-light-emitting region Z2 than in a region separated from the non-light-emitting region Z2. As a result, the presence of the surface light source device 21 can be effectively reduced.
  • the decorative sheet 6 may be provided with a through hole.
  • a through hole By providing the through holes, it is possible to efficiently output illumination light. Further, even when the present invention is applied to an output device other than a lighting device such as an audio output device, an air conditioner, and an aroma device, by providing a through hole in the decorative sheet 6, it is possible to efficiently output sound, wind, smell, and the like. Becomes possible.
  • the board 5 is a plate-shaped member.
  • the board 5 is arranged so as to face at least the non-light-emitting area Z2 of the decorative sheet 6.
  • the decorative sheet 6 may be bonded to the board 5. In this case, the decorative sheet 6 can be stably supported by the board 5.
  • the board 5 is arranged so as to face both the non-light emitting area Z2 and the light emitting area Z1.
  • the board 5 has a recess 51 at a position facing the light emitting area Z1.
  • the optical member 210 is accommodated in the concave portion 51 of the board 5. According to the example of FIG. 3, the optical member 210 can be stably supported by the board 5.
  • the fastener 9 is provided on the board 5, and fixes the optical member 210 on the board 5.
  • the board 5 and the optical member 210 may be fixed by a bonding layer containing an adhesive or an adhesive in addition to or instead of the fastener 9.
  • the light emitting surface 210a of the optical member 210 is preferably located on the same plane as the surface 5a of the board 5 facing the non-light emitting region Z2 of the decorative sheet 6.
  • the decorative sheet 6 is laminated on the board 5 and the optical member 210 thus positioned.
  • the presence of the surface light source device 21 can be effectively made inconspicuous when the lighting device 20 emits light, and the effect of increasing the atmosphere of the space S by the lighting device 20 is more remarkably exhibited.
  • the board 5 is determined according to the use of the decorative sheet 6.
  • the board 5 is a veneer made of wood of a seed tree, a plywood, a laminated board, a wood board such as a particle board, a fiber board, a cement-based material such as concrete or mortar, a gypsum board, a calcium silicate, or other inorganic non-metal. It is a plate or a metal plate made of iron, aluminum, or the like.
  • the board 5 preferably has fire resistance and fire resistance.
  • the decorative sheet 6 is illustrated with a gap between the board 5 and the optical member 210.
  • the decorative sheet 6 may be bonded to the board 5 and the optical member 210 without leaving a gap.
  • the auxiliary building material 7 is a member provided at a portion where the ceiling CE and the side wall W are joined.
  • the auxiliary building material 7 covers the joint between the ceiling CE and the side wall W, and improves the design of the lighting device 20.
  • a member called “surrounding edge” or “baseboard” can be used as the auxiliary building material 7, a member called “surrounding edge" or “baseboard” can be used.
  • the auxiliary building material 7 can be omitted.
  • the base lighting device 3 is attached to the ceiling CE, and emits the illumination light Lx to the space S from above.
  • the base lighting device 3 may be fixed to the ceiling CE or may be suspended from the ceiling CE.
  • the base lighting device 3 assists in grasping the space S through human vision. Therefore, as the base lighting device 3, a general device for indoor lighting can be used.
  • the illumination light Lx emitted from the base illumination device 3 is not particularly limited, but a natural illumination can be achieved by using a white light.
  • the physical quantity measurement unit 111 is located in the space S to measure a physical quantity related to the user H of the space S.
  • the physical quantity measurement unit 111 may be installed at a predetermined position in the space S, may be temporarily loaded into the space S to measure the physical quantity, or may be worn by the user H of the space S. Or you may carry it.
  • the physical quantity measuring unit 111 includes an imaging device, a sound collecting device, a temperature measuring device, an electromagnetic wave measuring device, a medical data measuring device, and the like.
  • the imaging device it is possible to acquire the imaging data of the user H or the physical quantity obtained from the imaging data as the physical quantity.
  • the audio data of the user H or a physical quantity obtained from the audio data can be acquired as the physical quantity.
  • the temperature measurement device the surface temperature data of the user H or a physical amount obtained from the surface temperature data can be acquired as the physical amount.
  • the electromagnetic wave measuring device it is possible to acquire operation data of the user H based on a reflected wave of the electromagnetic wave from the user H or a physical amount obtained from the operation data as the physical amount.
  • the medical data of the user H can be acquired as a physical quantity.
  • the lighting device control unit 4 operates as a machine learning device, a decision making unit, and an execution unit based on the physical quantities measured by the physical quantity measuring unit 111.
  • the lighting device control unit 4 controls the state variable including at least one physical quantity related to the user H and at least one operating condition of the lighting device 20 during and / or after the lighting device 20 is operated.
  • the physical quantity is measured by the physical quantity measuring unit 111 as described above, and includes, for example, image data of the user H captured by the image capturing apparatus, and voice of the user H collected by the sound collecting apparatus. Data, the surface temperature data of the user H measured by the temperature measuring device, the operation data of the user H based on the reflected wave of the electromagnetic wave from the user H measured by the electromagnetic wave measuring device, and the health condition of the user H. It includes at least one of the medical data shown or a physical quantity obtained from the at least one data.
  • the lighting device control unit 4 learns the operating conditions by updating the function that determines the operating conditions based on the observed state variables.
  • the operating conditions include the amount of driving power of the lighting device 20, the absolute amount of at least one of luminance, illuminance, and chromaticity of light output from the lighting device 20, a change amount, a change gradient with time, and a change pattern of the absolute amount. At least one of them.
  • the lighting device control unit 4 calculates a reward for the result of determining the operating condition based on the observed state variable. Further, the lighting device control unit 4 updates the function based on the calculated reward. Then, the lighting device control unit 4 learns the operating condition that provides the most reward by repeating the updating of the function.
  • the lighting device control unit 4 sets a reward condition for calculating the reward. Then, the lighting device control unit 4 calculates a reward based on the set reward condition.
  • the lighting device control unit 4 stores the updated function as a learning result.
  • the lighting device control unit 4 determines the operating condition and the optimal adjustment amount of the operating condition based on the stored learning result. Specifically, the lighting device control unit 4 determines an operating condition and an optimal adjustment amount based on a learning result and a current state variable. The lighting device control unit 4 may learn or adjust the adjustment of the operating conditions while the lighting device 20 is operating.
  • the lighting device control unit 4 controls the power supplied from the power source (not shown) to the light emitting body 220 of the surface light source device 21 in accordance with the determined operating conditions, thereby following the operating conditions as shown in FIG. The operation of the lighting device 20 is executed.
  • the lighting device control unit 4 is configured by hardware such as a computer, for example. At least a part of the lighting device control unit 4 may be configured by software. Further, the lighting device control unit 4 may be able to cooperate with some of the components by communicating with other components via a network. In addition, the lighting device control unit 4 may be configured such that some of the components are provided on a device capable of communicating with another component via an external network, for example, on a server or database on a cloud.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating an operation example of the lighting device control system 1 according to the present embodiment. The flowchart of FIG. 16 is repeated as necessary.
  • the lighting device control unit 4 starts learning to determine the operating conditions (step S1). Note that the lighting device control unit 4 performs reinforcement learning by Q learning.
  • the lighting device control unit 4 selects at least one operating condition of the lighting device 20 based on the action value function (Step S2).
  • the action value function is the latest action value function updated by the lighting device control unit 4.
  • the lighting device control unit 4 After selecting the operating condition, the lighting device control unit 4 operates the lighting device 20 under the selected operating condition (Step S3).
  • the lighting device control unit 4 After operating the lighting device 20, the lighting device control unit 4 acquires a state variable including the current operating condition and the physical quantity measured by the physical quantity measuring unit 111 (step S4).
  • the lighting device control unit 4 After acquiring the state variable, the lighting device control unit 4 calculates a reward.
  • the lighting device control unit 4 determines whether or not the state variable is smaller than a threshold value (Step S5).
  • step S6 If the state variable is smaller than the threshold (step S5: Yes), the lighting device control unit 4 increases the reward (step S6).
  • Step S5 when the state variable is not smaller than the threshold (Step S5: No), the lighting device control unit 4 decreases the reward (Step S7).
  • the light-emitting device 20 emits light green light L from the light emitting device 20 under operating conditions selected based on the action value function.
  • the operating condition may be, for example, a driving power amount for each light emitting body 220 of each color of the light emitting device 20 for emitting the light green light L.
  • the state variable is the difference between the target body temperature of the user H under the current operating conditions and the observed body temperature obtained from the imaging data measured by the physical quantity measurement unit 111. It is assumed that the threshold value is a difference from the body temperature.
  • the reward for the current operation condition determination result is increased. Let it.
  • the difference between the target body temperature and the observation body temperature is larger than the threshold value, it is determined that the user H is not energized by the light L of the bright green color, and the reward for the determination result of the current operating condition is reduced.
  • the reward may be calculated based on a physical quantity other than the body temperature, such as the speech volume of the user H.
  • the lighting device control unit 4 After calculating the reward, the lighting device control unit 4 updates the action value function (step S8).
  • step S2 After updating the action value function, the selection of the operating condition based on the action value function is repeated (step S2).
  • the lighting device control unit 4 observes a state variable during at least one of the operation of the lighting device 20 and after the operation, and determines a function for determining an operating condition based on the observed state variable. By updating, it is possible to learn to determine the operating conditions. Accordingly, the lighting device 20 can be operated under the optimum operating conditions for the user H in the space S based on the learning result, and thus a desirable mental state can be generated for the user H.
  • the concave portion 211c is illustrated as an extraction element of the light guide plate 211.
  • the extraction element can be a light scattering layer 215 laminated on the light guide plate 211.
  • the light scattering layer 215 has a support layer 215a functioning as a binder and a light scattering element 215b dispersed in the support layer 215a.
  • the support layer 215a may be formed from a resin having visible light transmittance.
  • the light scattering element 215b has a function of changing the traveling direction of light traveling in the light scattering layer 215 by reflection, refraction, diffraction, and the like.
  • the light scattering element 215b may have a different refractive index from the support layer 215a, or may be formed of a material having light reflectivity such as a metal.
  • Specific examples of the light scattering element 215b include a metal compound, a porous substance containing a gas, resin beads holding the metal compound around, white fine particles, bubbles, and particles having a different refractive index from the surroundings.
  • the light L1 and L2 traveling in the light guide plate 211 can change the traveling direction by colliding with the light scattering element 215b in the light scattering layer 215, and then can be emitted from the light guide plate 211. Becomes
  • the refractive index of the support layer 215a of the light scattering layer 215 is preferably equal to or higher than the refractive index of the light guide plate 211.
  • the refractive index of the support layer 215a of the light scattering layer 215 is lower than the refractive index of the light guide plate 211, the light L3 traveling inside the light guide plate 211 is totally reflected at the interface between the light guide plate 211 and the light scattering layer 215, There is a possibility that the light cannot be incident on the light scattering layer 215. Such light L3 enters the light guide plate 211 from the light incident surface 211d, and then travels inside the light guide plate 211 to the opposite surface 211e. The presence of such light reduces the energy efficiency of the light emitting body 220.
  • the refractive index of the support layer 215a By setting the refractive index of the support layer 215a to be equal to or higher than the refractive index of the light guide plate 211, total reflection at the interface between the light guide plate 211 and the light scattering layer 215 is effectively prevented, and the light scattering layer 215 serves as an extraction element. Can work more effectively.
  • light scattering elements 215 b functioning as extraction elements may be dispersed in the light guide plate main body 211.
  • the light L traveling in the light guide plate 211 is scattered by colliding with the light scattering element 215b, and can be emitted from the light guide plate 211.
  • the light scattering element 215b can be configured similarly to the light scattering element 215b described above.
  • the light guide plate 211 may include a plurality of types of extraction elements.
  • the light guide plate 211 includes a light scattering element 215b, and further has a concave portion 211c.
  • the light scattering ability due to the concave portion 211c in each region of the light guide plate 211 is not constant and may be different. That is, the light scattering ability of the light guide plate 211 may be changed in each region along the plate surface. In other words, the light scattering ability in a certain area of the light guide plate 211 may be different from the light scattering ability in another area displaced from the area along the plate surface. By changing the light scattering ability in each area along the panel surface of the light guide plate 211, it is possible to adjust the amount of light emitted from each area.
  • the light scattering ability refers to the strength of the ability of the light guide plate 211 to scatter light passing therethrough.
  • the degree of light scattering ability can be evaluated using a haze value [%] measured in accordance with JIS-K7361-1. A higher haze value [%] indicates a higher light scattering ability. Will be. Therefore, in the illustrated example, the transmission haze value transmitted in the normal direction to the plate surface of the light guide plate 211 is not constant in each region of the light guide plate 211 but has a different value.
  • the haze value [%] can be measured by a method based on JIS K7136 using a haze meter (manufactured by Murakami Color Research Laboratory, product number: HM-150).
  • the surface light source device 21 illustrated in FIG. 19 includes a reflection sheet 213, a light guide plate 211, an adjustment sheet 59, and a light diffusion sheet 212.
  • a light emitting body 220 is provided to face the light guide plate 211 from above d11 in the vertical direction d1.
  • the adjustment sheet 59 includes a transparent base material 59a having visible light transmittance, and a light absorbing portion 59b provided on the base material 59a.
  • the light absorbing portion 59b includes, for example, a pigment having a visible light absorbing property, and has a visible light absorbing function.
  • the light absorbing portion 59b contains carbon black or titanium black.
  • the adjustment sheet 59 is a layer for reducing the amount of light emitted from the decorative sheet 6 at a position close to the non-light-emitting area Z2 located below d12 in the vertical direction d1.
  • the light absorbing ability in each area of the adjustment sheet 59 is not uniform but changes. For example, the light absorbing ability of the adjustment sheet 59 in a certain area of the adjustment sheet 59 in another certain area which is located above the area d11 in the vertical direction d1 and is close to the light emitter 220 with respect to the certain area is determined. By making the intensity higher than that, it is possible to reduce the amount of light emitted from a region located below d12 in the vertical direction d1 and close to the non-light-emitting region Z2.
  • the light absorption capacity of the adjustment sheet 59 in an arbitrarily selected area to be equal to or greater than the light absorption capacity of the adjustment sheet 59 in another area located above d11 in the vertical direction d1 with respect to the area, It becomes possible to reduce the amount of emitted light as it approaches the non-light emitting area Z2 located below d12 in the vertical direction d1.
  • the brightness in the light emitting region Z1 can be made darker in a region close to the non-light emitting region Z2 than in a region separated from the non-light emitting region Z2. As a result, the presence of the surface light source device 21 can be effectively reduced.
  • the visible light absorbing ability can be adjusted by the pigment density, the arrangement density of the light absorbing portions 59b, the thickness of the light absorbing portions 59b, and the like.
  • the decorative sheet 6 may be arranged so as to face two or more surfaces of the surface light source device 21.
  • the optical member 210 has a pair of main surfaces 50b and a side surface 50c located between the pair of main surfaces 50b.
  • One main surface 50b includes a light emitting surface 210a.
  • the decorative sheet 6 faces one main surface 50b including the light emitting surface 210a and a side surface 50c adjacent to the main surface 50b. More precisely, the decorative sheet 6 shown in FIG. 20 covers one main surface 50b including the light emitting surface 210a and four side surfaces 50c adjacent to the main surface 50b.
  • FIG. 20 covers one main surface 50b including the light emitting surface 210a and four side surfaces 50c adjacent to the main surface 50b.
  • the lighting device 20 including the decorative sheet 6 and the surface light source device 21 is handled as one member, and is attached to the side wall W.
  • a panel member 70 including the board 5 and a decorative sheet 6 covering one main surface and side surfaces of the board 5 is attached to the side wall W together with the lighting device 20.
  • the lighting device 20 shown in FIG. 20 can be installed in various size and shape regions by combining with the panel material 70 whose shape and size are adjusted.
  • the illumination device 20 in the modification shown in FIG. 21 includes a support frame 34 that holds the surface light source device 21 in addition to the decorative sheet 6 and the surface light source device 21. I have.
  • the support frame 34 reinforces the surface light source device 21 and facilitates installation of the surface light source device 21 outside the side wall W or the like.
  • the decorative sheet 6 may be directly joined to the surface light source device 21 or may be joined to the support frame 34 so as to face the surface light source device 21. In the example shown in FIG. 21, the decorative sheet 6 faces a region of the light emitting region Z1 that is not covered by the support frame 34 of the surface light source device 21.
  • the decorative sheet 6 faces the support frame 34 that covers the surface light source device 21 in the non-light-emitting area Z2.
  • the illumination device 20 has a support plate 35 supported by a support frame 34 together with the surface light source device 21.
  • the support plate 35 is a member for imparting rigidity to the lighting device 20, and may be a metal plate material such as aluminum.
  • the support plate 35 is applicable not only to the example shown in FIG. 21 but also to other examples, but may be omitted from the example of FIG.
  • the non-light emitting area Z2 of the decorative sheet 6 may be expanded to an area facing the side surface of the surface light source device 21 via the support frame 34.
  • the light guide plate 211 faces only the light emitting region Z1 and does not face the non-light emitting region Z2.
  • the present invention is not limited to this example, and the light guide plate 211 may face both the light emitting area Z1 and the non-light emitting area Z2 of the decorative sheet 6 as shown in FIG.
  • the light traveling inside the light guide plate 211 can be emitted from the light guide plate 211 by the extraction element. Therefore, no light is emitted from the region of the light guide plate 211 where the extraction element is not provided.
  • the region facing the light emitting region Z1 of the surface of the light guide plate 211 facing the decorative sheet 6 serves as the light emitting surface 210a.
  • the region that functions and faces the non-light-emitting region Z2 does not function as the light-emitting surface 210a from which light is emitted. Therefore, the same operation and effect as those of the above-described specific example can be obtained in FIG.
  • the example of the lighting device 20 including the adjustment sheet 59 that is, the adjustment layer between the light diffusion sheet 212 and the decorative sheet 6 has been described.
  • the adjustment sheet 59 may be provided closer to the reflection sheet 213 than the light source. According to the example of FIG. 24, it is possible to prevent the user from recognizing the presence of the adjustment sheet 59, and thus it is possible to suppress a reduction in the design of the adjustment sheet 59.
  • the example of the lighting device 20 in which the light emitting surface 210a and the reflection sheet 213 are flat has been described.
  • the light emitting surface 210a and the reflection sheet 213 may be curved in a direction intersecting the vertical direction d1, that is, a direction intersecting the light emitting surface 210a.
  • the degree of freedom in the direction of light emitted from the lighting device 20 can be increased, so that the atmosphere of the space can be more effectively produced.
  • the lighting device 20 is located on the side wall W.
  • the lighting device 20 is located on the ceiling CE.
  • the specific configuration of the surface light source device 21 concealed by the decorative sheet 6 is as described above.
  • the direction in which the amount of light emitted from the light emitting surface 210a changes differs from the example of FIG. Specifically, the amount of light emitted from a certain position of the light emitting surface 210a is equal to the amount of light emitted from another certain position of the light emitting surface 210a located on one side in a direction parallel to the ceiling CE from the position. Less than.
  • the lighting device 20 can be installed at low cost by utilizing the existing wiring. In the case of a system ceiling, the lighting device 20 can be installed more easily.
  • the surface light source device 21 includes the light guide plate 211 has been described.
  • the surface light source device 21 may have the light guide plate 211 omitted.
  • the configuration in FIG. 27 corresponds to a configuration in which the light guide plate 211 is omitted from the configuration in FIG.
  • the luminous body 220, the light diffusion sheet 212, and the reflection sheet 213 may be fixed to the auxiliary building material 7 shown in FIG. 13 and the like, or to the support frame 34 shown in FIG.
  • the surface light source device 21 is further conspicuous by providing the adjustment sheet 59 having the light absorbing portion 59b described in FIG. 24 and reducing the reflectance of the reflection sheet 213 toward the lower side d12. Can be eliminated.
  • the cost can be reduced, and the surface light source device 21 can be reduced in weight to improve the handleability.
  • FIG. 11 illustrates an example in which the lighting device 20 is installed on the side wall W of the room R as an example of the output device.
  • FIG. 26 illustrates an example in which the lighting device 20 is installed on the ceiling CE of the room R.
  • an output device 108 other than the lighting device 20 such as the air conditioner, the fragrance device, and the audio output device described above may be installed on the side wall W of the room R.
  • an output device 108 other than the lighting device 20 such as the air conditioner, the fragrance device, and the audio output device described above may be installed on the ceiling CE of the room R.
  • the lighting device control system 1 of the present disclosure can also be applied to the production of a space in a room of a moving body such as a car room or a cabin, in addition to a room in a building. That is, the lighting device control system 1 may control the lighting device 20 that outputs light to the internal space of the moving object so as to affect a state of a target including at least one of a human, an animal, and a plant. .
  • the lighting device control system 1 of the present disclosure can also be applied to furniture including furniture such as the desk T and the chair C illustrated in FIG.
  • FIG. 30 is a cross-sectional view showing an audio output device control system 1A including the audio output device 108A.
  • the audio output device control system 1A is a system that controls sounds output to the space S with the intention of causing a user of the space S to generate a desirable mental state.
  • the sound output device control system 1A is an example of an output device, and outputs a sound in the space S of the room R, the sound output device 108A, the physical quantity measuring unit 111, the machine learning device, the decision making unit, and the execution unit. And an audio output device control unit 4A that controls output of sound by the audio output device 108A.
  • the specific mode of the sound output from the audio output device 108A is not particularly limited, and includes, for example, human voice, voice music with human voice, instrumental music without human voice, environmental sound, and the like. There may be.
  • the audio output device 108A is built in a hollow plate-like panel 22 arranged along the side wall W, and constitutes a building material integral with the panel 22.
  • the front wall 221 of the panel 22 is covered with the decorative sheet 6.
  • a through-hole 23 may be provided in the front wall portion 221 of the panel 22 in order to efficiently output sound toward the space S.
  • the audio output device control unit 4A observes at least one of the physical quantity relating to the user H and at least one operating condition of the audio output device 108A during and / or after the operation of the audio output device 108A. I do.
  • the physical quantity is measured by the physical quantity measuring unit 111.
  • the audio output device control unit 4A learns the operating conditions by updating the function that determines the operating conditions based on the observed state variables.
  • the operating conditions include at least one of the driving power amount of the audio output device 108A, the absolute amount of sound output from the audio output device 108A, the amount of change, the change gradient with time, and the change pattern of the absolute amount.
  • the voice output device control unit 4A calculates a reward for the result of determining the operating condition based on the observed state variable. In addition, the audio output device control unit 4A updates the function based on the calculated reward. Then, the audio output device control unit 4A learns the operating condition that can provide the most reward by repeating the updating of the function.
  • the audio output device control unit 4A sets a reward condition for calculating the reward. Then, the audio output device control unit 4A calculates a reward based on the set reward condition.
  • the audio output device control unit 4A stores the updated function as a learning result.
  • the audio output device control unit 4A determines an operating condition and an optimal adjustment amount of the operating condition based on the stored learning result. Specifically, the audio output device control unit 4A determines an operating condition and an optimal adjustment amount based on a learning result and a current state variable.
  • the audio output device control unit 4A controls the driving power of the audio output device 108A supplied from a power supply (not shown) to the audio output device 108A according to the determined operating conditions, so that the audio output device according to the operating conditions is controlled.
  • the operation of 108A is executed.
  • the voice output device 108A can be operated under the optimum operating conditions for the user H of the space S based on the learning result, and thus a desired psychological state can be generated for the user H. .
  • FIG. 31 is a cross-sectional view showing the fragrance control system 1B including the fragrance 108B.
  • the fragrance control system 1B is a system that controls an odor to be output to the space S with the intention of causing a user of the space S to generate a desirable mental state.
  • the fragrance device control system 1B is an example of an output device, and includes an fragrance device 108B that outputs an odor into the space S of the room R, the physical quantity measurement unit 111, the machine learning device, the decision-making unit, and the execution unit.
  • the fragrance control unit 4B controls the output of the odor by the fragrance 108B.
  • the fragrance device 108B is built in a hollow plate-shaped panel 22 arranged along the side wall W, and constitutes a building material integral with the panel 22.
  • the front wall 221 of the panel 22 is covered with the decorative sheet 6.
  • the specific mode of the aroma unit 108B is not particularly limited, and for example, a configuration in which the aroma oil is diffused by heating, ultrasonic vibration, or the like may be used.
  • a through hole 23 may be provided in the front wall 221 of the panel 22 in order to efficiently output the odor toward the space S.
  • the fragrance control unit 4B observes at least one of the physical quantities related to the user H and the at least one operating condition of the fragrance 108B during and / or after the operation of the fragrance 108B.
  • the physical quantity is measured by the physical quantity measuring unit 111.
  • the fragrance control unit 4B learns the operating condition by updating the function that determines the operating condition based on the observed state variable.
  • the operating conditions include at least one of the driving power amount of the fragrance device 108B, the absolute amount of the odor output from the fragrance device 108B, the change amount, the change gradient with time, and the change pattern of the absolute amount.
  • the fragrance control unit 4B calculates a reward for the result of determining the operating condition based on the observed state variable. In addition, the fragrance control unit 4B updates the function based on the calculated reward. Then, the fragrance control unit 4B learns the operating condition that gives the most reward by repeatedly updating the function.
  • the fragrance control unit 4B sets a reward condition for calculating the reward. Then, the fragrance controller 4B calculates a reward based on the set reward condition.
  • the fragrance control unit 4BA stores the updated function as a learning result.
  • the fragrance control unit 4B determines the operating condition and the optimal adjustment amount of the operating condition based on the stored learning result. Specifically, the fragrance control unit 4B determines the operating condition and the optimal adjustment amount based on the learning result and the current state variable.
  • the fragrance control unit 4B controls the driving power of the fragrance 108B supplied from the power supply (not shown) to the fragrance 108B according to the determined operation conditions, so that the fragrance 108B operates according to the operation conditions. Execute.
  • the fragrance device 108B can be operated under the optimum operation conditions for the user H of the space S based on the learning result, and therefore, the user H can have a desirable psychological state.
  • FIG. 32 is a sectional view showing an air conditioner control system 1C including the air conditioner 108C.
  • the air conditioner control system 1C is a system that controls heat and air to be output to the space S with the intention of causing a user of the space S to have a desirable mental state.
  • the air conditioner control system 1C is an example of an output device, and includes an air conditioner 108C that outputs heat and air into the space S of the room R, the above-described physical quantity measuring unit 111, a machine learning device, a decision making unit, and an execution unit. And an air conditioner control unit 4C that controls the output of heat and air by the air conditioner 108C.
  • the air conditioner 108C is built in a hollow plate-shaped panel 22 arranged along the side wall W, and forms an integral building material with the panel 22.
  • the front wall 221 of the panel 22 is covered with the decorative sheet 6.
  • a through hole 23 may be provided in the front wall portion 221 of the panel 22.
  • the air conditioner control unit 4C observes at least one of the physical quantity relating to the user H and at least one operating condition of the air conditioner 108C during and / or after the operation of the air conditioner 108C.
  • the physical quantity is measured by the physical quantity measuring unit 111.
  • the air conditioner control unit 4C learns the operating conditions by updating the function that determines the operating conditions based on the observed state variables.
  • the operating conditions include at least one of a driving power amount of the air conditioner 108C, heat output from the air conditioner 108C, an absolute amount of air, a change amount, a change gradient with time, and a change pattern of the absolute amount.
  • the air conditioner control unit 4C calculates a reward for the result of determining the operating condition based on the observed state variable. Further, the air conditioner control unit 4C updates the function based on the calculated reward. Then, the air conditioner control unit 4C learns the operating condition that provides the most reward by repeatedly updating the function.
  • the air conditioner control unit 4C sets a reward condition for calculating the reward. Then, the air conditioner control unit 4C calculates a reward based on the set reward condition.
  • the air conditioner control unit 4C stores the updated function as a learning result.
  • the air conditioner control unit 4C determines an operating condition and an optimal adjustment amount of the operating condition based on the stored learning result. Specifically, the air conditioner control unit 4C determines the operating condition and the optimal adjustment amount based on the learning result and the current state variable.
  • the air conditioner control unit 4C controls the operation of the air conditioner 108C according to the operating conditions by controlling the driving power of the air conditioner 108C supplied to the air conditioner 108C from a power supply (not shown) according to the determined operating conditions. Execute.
  • FIG. 9 illustrates an example in which a learning result by the learning unit 102 belonging to one output device control system 112 is used to select an optimal operation condition in another output device control system 112.
  • the learning unit 102 exists independently for any of the plurality of output device control systems 112, and the learning unit 102 It may be configured to be able to exchange results.
  • the plurality of output control systems 112 are lighting device control systems provided in each of a plurality of conference rooms in a building
  • the learning unit 102 is a server communicably connected to each lighting device control system. You may. In this case, the server may be located inside or outside the building, and may be located not only in Japan but also in foreign countries.
  • the learning result of one learning unit 102 can be fed back to a plurality of output device control systems 112.

Abstract

機械学習装置１００は、人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、対象に関する少なくとも１つの物理量および出力装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部１０１と、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を学習する学習部１０２と、を備える。

Description

機械学習装置、出力装置、出力装置制御システム、出力システム、照明装置制御システム、壁および天井
　本開示は、機械学習装置、出力装置、出力装置制御システム、出力システム、照明装置制御システム、壁および天井に関する。
　従来から、空間に光を射出することで空間を演出する技術が提案されている。例えば、ＪＰ２０１１－２１０５９４Ａでは、廻り縁ユニットと称される壁面に設置された間接照明装置を用いて、隠蔽されて直接的に視認され得ない光源からの光を、反射パネルや天井での反射によって間接的に空間に射出することで、天井の高さや壁面の広さが強調されるように空間を演出している。
　しかしながら、ＪＰ２０１１－２１０５９４Ａに開示された技術では、人間の心理状態を望ましい状態にするように光を射出することについて、十分な提案がなされていないのが実情であった。
　本開示は、以上の点を考慮してなされたものであり、人間などの対象の状態を望ましい状態にすることができる機械学習装置、出力装置、出力装置制御システム、出力システム、照明装置制御システム、壁および天井を提供することを目的とする。
　本開示による機械学習装置は、
　人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも１つの物理量および前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
　前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する関数を更新することで、前記稼働条件を学習する学習部と、を備える。
　本開示による機械学習装置において、
　前記稼働条件は、前記出力装置の駆動電力量、前記出力装置から出力される光の輝度、照度および色度、前記出力装置から出力される熱の温度、前記出力装置から出力される空気の湿度および流量、前記出力装置から出力される匂い、音および振動、のうちの少なくとも１つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも１つを含み、
　前記物理量は、撮像装置で撮像された前記対象の撮像データ、集音装置で集音された前記対象の音声データ、温度測定装置で測定された前記対象の表面温度データ、電磁波測定装置で測定された前記対象からの電磁波の反射波に基づく前記対象の動作データ、および前記対象の健康状態を示す医学データのうちの少なくとも１つのデータ、または、前記少なくとも１つのデータから得られる物理量を含んでもよい。
　本開示による機械学習装置において、
　前記学習部は、
　前記観測された状態変数に基づいて前記稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する報酬計算部と、
　前記計算された報酬に基づいて前記関数を更新する関数更新部と、を有し、
　前記関数の更新を繰り返すことで、前記報酬が最も多く得られる前記稼動条件を学習してもよい。
　本開示による機械学習装置において、
　前記報酬計算部は、
　前記報酬を計算するための報酬条件を設定する報酬条件設定部を有し、
　前記設定された報酬条件に基づいて前記報酬を計算してもよい。
　本開示による機械学習装置において、
　前記学習部は、
　前記関数更新部で更新された関数を学習結果として記憶する学習結果記憶部を更に有してもよい。
　本開示による出力装置は、
　人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置の少なくとも１つの稼働条件を学習する機械学習装置と、
　前記機械学習装置の学習結果に基づいて前記稼働条件および前記稼働条件の最適調整量を決定する意思決定部と、を備え、
　前記機械学習装置は、
　前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも１つの物理量および前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
　前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する関数を更新することで、前記稼働条件を学習する学習部と、を有し、
　前記意思決定部は、前記学習部の学習結果および現在の前記状態変数に基づいて、前記稼働条件および前記最適調整量を決定する。
　本開示による出力装置において、
　前記学習部は、前記出力装置の稼働中に、前記稼動条件の調整を学習または繰返し学習してもよい。
　本開示による出力装置において、
　前記決定された稼働条件にしたがって前記出力装置を稼動する実行部を更に備えてもよい。
　本開示による出力装置制御システムは、
　人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置と、
　前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも１つの物理量を計測する物理量計測部と、を備え、
　前記出力装置は、
　前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件を学習する機械学習装置と、
　前記機械学習装置の学習結果に基づいて前記稼働条件および前記稼働条件の最適調整量を決定する意思決定部と、を有し、
　前記機械学習装置は、
　前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記計測された物理量および前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
　前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する関数を更新することで、前記稼働条件を学習する学習部と、を有し、
　前記意思決定部は、前記学習部の学習結果および現在の前記状態変数に基づいて、前記稼働条件および前記最適調整量を決定する。
　本開示による出力システムは、
　人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置を制御する複数の出力装置制御システムと、
　前記複数の出力装置制御システムを互いに接続する通信部と、を備え、
　前記出力装置制御システムは、
　前記出力装置と、
　前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも１つの物理量を計測する物理量計測部と、を有し、
　前記出力装置は、
　前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件を学習する機械学習装置と、
　前記機械学習装置の学習結果に基づいて前記稼働条件および前記稼働条件の最適調整量を決定する意思決定部と、を有し、
　前記機械学習装置は、
　前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記計測された物理量および前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
　前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する関数を更新することで、前記稼働条件を学習する学習部と、を有し、
　前記意思決定部は、前記学習部の学習結果および現在の前記状態変数に基づいて、前記稼働条件および前記最適調整量を決定し、
　前記通信部は、前記状態変数観測部で観測された前記物理量および前記学習部の学習結果のうちの少なくとも一方を前記複数の出力装置制御システムの間で送受信する。
　本開示による出力システムにおいて、
　前記通信部に接続された上位コンピュータを更に備え、
　前記コンピュータは、
　前記状態変数観測部で観測された前記物理量および前記学習部の学習結果のうちの少なくとも一方を保存してもよい。
　本開示による出力装置は、
　人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置であって、
　前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも１つの物理量および前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
　前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する条件決定部と、を備え、
　前記稼働条件は、前記出力装置の駆動電力量、前記出力装置から出力される光の輝度、照度および色度、前記出力装置から出力される熱の温度、前記出力装置から出力される空気の湿度および流量、前記出力装置から出力される匂い、音および振動、のうちの少なくとも１つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも１つを含み、
　前記物理量は、撮像装置で撮像された前記対象の撮像データ、集音装置で集音された前記対象の音声データ、温度測定装置で測定された前記対象の表面温度データ、電磁波測定装置で測定された前記対象からの電磁波の反射波に基づく前記対象の動作データ、および前記対象の健康状態を示す医学データのうちの少なくとも１つのデータ、または、前記少なくとも１つのデータから得られる物理量を含む。
　本開示による照明装置制御システムは、
　人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼすように光を出力する照明装置を制御する照明装置制御システムであって、
　前記照明装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも１つの物理量および前記照明装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
　前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する条件決定部と、を備え、
　前記稼働条件は、前記照明装置の駆動電力量、前記照明装置から出力される光の輝度、照度および色度、のうちの少なくとも１つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも１つを含み、
　前記物理量は、撮像装置で撮像された前記対象の撮像データ、集音装置で集音された前記対象の音声データ、温度測定装置で測定された前記対象の表面温度データ、電磁波測定装置で測定された前記対象からの電磁波の反射波に基づく前記対象の動作データ、および前記対象の健康状態を示す医学データのうちの少なくとも１つのデータ、または、前記少なくとも１つのデータから得られる物理量を含む。
　本開示による照明装置制御システムにおいて、
　前記照明装置は、発光面を有する光学部材を備え、
　前記発光面の或る位置からの出射光量は、当該位置よりも前記発光面に沿った方向における一方の側に位置する前記発光面の他の或る位置からの出射光量よりも少なくてもよい。
　本開示による照明装置制御システムにおいて、
　前記照明装置は、前記発光面に対面する発光領域と、前記発光領域に隣接する非発光領域と、を含む化粧シートを備えてもよい。
　本開示による照明装置制御システムにおいて、
　前記非発光領域は、前記発光面に沿った方向における他方の側から前記発光領域に隣接してもよい。
　本開示による照明装置制御システムにおいて、
　前記光学部材は、導光板を含み、
　前記発光面に沿った方向における一方の側から前記導光板に対面して、光源が設けられていてもよい。
　本開示による壁は、
　上述した照明装置制御システムが設けられている。
　本開示による天井は、
　上述した照明装置制御システムが設けられている。
　本開示による什器は、
　上述した照明装置制御システムが設けられている。
　本開示による移動体は、
　上述した照明装置制御システムが設けられている。
　本開示によれば、人間などの対象の状態を望ましい状態にすることができる。
図１は、本実施形態による機械学習装置を示すブロック図である。 図２は、本実施形態による機械学習装置の動作例を示すフローチャートである。 図３は、本実施形態の第１の変形例による機械学習装置を示すブロック図である。 図４は、本実施形態の第２の変形例による機械学習装置を示すブロック図である。 図５は、本実施形態の第３の変形例による出力装置を示すブロック図である。 図６は、本実施形態の第４の変形例による機械学習装置を示すブロック図である。 図７は、本実施形態の第５の変形例による出力装置を示すブロック図である。 図８は、本実施形態の第６の変形例による出力装置制御システムを示すブロック図である。 図９は、本実施形態の第７の変形例による出力システムを示すブロック図である。 図１０は、本実施形態の第８の変形例による出力システムを示すブロック図である。 図１１は、本実施形態の第９の変形例による照明装置制御システムを示す斜視図である。 図１２は、本実施形態の第９の変形例による照明装置制御システムを示す平面図である。 図１３は、本実施形態の第９の変形例による照明装置制御システムを示す断面図である。 図１４は、本実施形態の第９の変形例による照明装置制御システムに含まれる面光源装置を示す拡大断面図である。 図１５は、本実施形態の第９の変形例による照明装置制御システムを示すブロック図である。 図１６は、本実施形態の第９の変形例による照明装置制御システムの動作例を示すフローチャートである。 図１７は、本実施形態の第１０の変形例による照明装置制御システムに含まれる面光源装置を示す拡大断面図である。 図１８は、本実施形態の第１１の変形例による照明装置制御システムに含まれる面光源装置を示す拡大断面図である。 図１９は、本実施形態の第１２の変形例による照明装置制御システムに含まれる面光源装置を示す分解斜視図である。 図２０は、本実施形態の第１３の変形例による照明装置制御システムに含まれる照明装置を示す断面図である。 図２１は、本実施形態の第１４の変形例による照明装置制御システムに含まれる照明装置を示す断面図である。 図２２は、本実施形態の第１５の変形例による照明装置制御システムに含まれる照明装置を示す断面図である。 図２３は、本実施形態の第１６の変形例による照明装置制御システムに含まれる照明装置を示す断面図である。 図２４は、本実施形態の第１７の変形例による照明装置制御システムに含まれる面光源装置を示す分解斜視図である。 図２５は、本実施形態の第１８の変形例による照明装置制御システムに含まれる面光源装置を示す拡大断面図である。 図２６は、本実施形態の第１９の変形例による照明装置制御システムを示す斜視図である。 図２７は、本実施形態の第２０の変形例による照明装置制御システムに含まれる面光源装置を示す拡大断面図である。 図２８は、本実施形態の第２１の変形例による出力装置制御システムを示す斜視図である。 図２９は、図２８と異なる本実施形態の第２１の変形例による出力装置制御システムを示す斜視図である。 図３０は、出力装置制御システムの一例としての音声出力装置制御システムを示す断面図である。 図３１は、出力装置制御システムの一例としての芳香器制御システムを示す断面図である。 図３２は、出力装置制御システムの一例としての空調機制御システムを示す断面図である。 図３３は、本実施形態の第２２の変形例による出力システムを示すブロック図である。
　以下、図面を参照して本実施形態による機械学習装置、出力装置、出力装置制御システム、出力システムおよび照明装置制御システムについて説明する。なお、本件明細書に添付する図面においては、図示と理解のしやすさの便宜上、適宜縮尺および縦横の寸法比等を、実物のそれらから変更し誇張してある。
　また、本明細書において用いる、形状や幾何学的条件並びにそれらの程度を特定する、例えば、「平行」、「直交」、「同一」等の用語については、厳密な意味に縛られることなく、同様の機能を期待し得る程度の範囲を含めて解釈することとする。
　さらに、本明細書において、「シート」、「フィルム」、「板」の用語は、呼称の違いのみに基づいて、互いから区別されるものではない。例えば、「板」はシートやフィルムと呼ばれ得るような部材も含む概念である。
　また、本実施形態およびその変形例で参照する図面において、同一部分または同様な機能を有する部分には同一の符号または類似の符号を付し、その繰り返しの説明は省略することがある。
　図１は、本実施形態による機械学習装置１００を示すブロック図である。本実施形態による機械学習装置１００は、人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置の少なくとも１つの稼働条件を学習する装置である。
　図１に示すように、機械学習装置１００は、状態変数観測部１０１と、学習部１０２とを備える。
　状態変数観測部１０１は、人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、対象に関する少なくとも１つの物理量および出力装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する。
　学習部１０２は、状態変数観測部１０１で観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を学習する。学習部１０２は、例えば、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、トランスダクションおよびマルチタスク学習など各種の機械学習を行ってもよい。稼働条件を決定する関数は、例えば、行動価値関数であってもよい。
　稼働条件は、例えば、出力装置の駆動電力量、出力装置から出力される光の輝度、照度および色度、出力装置から出力される熱の温度、出力装置から出力される空気の湿度および流量、出力装置から出力される匂い、音および振動、のうちの少なくとも１つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも１つを含む。この他にも、稼働条件には、出力装置から出力される水蒸気の流量や、出力装置の出力として調整される気圧などが含まれていてもよい。水蒸気の出力や気圧の調整は、例えば、熱中症対策のために行われてもよい。
　光を出力する出力装置としては、例えば、照明装置を挙げることができる。熱および空気を出力する出力装置としては、例えば、空調機を挙げることができる。匂いを出力する出力装置としては、例えば、芳香器を挙げることができる。音を出力する出力装置としては、例えば、スピーカを備えた音声出力装置を挙げることができる。振動を出力する出力装置としては、例えば、ゲーム機のコントローラやマッサージチェアを挙げることができる。また、光、音および振動の少なくとも１つを出力する出力装置として、コミュニケーションロボットを挙げることができる。また、出力装置は、音を吸引する機能、香りを吸引する機能、二酸化炭素を吸引して酸素を出力する機能などを有していてもよい。
　物理量は、例えば、撮像装置で撮像された対象の撮像データ、集音装置で集音された対象の音声データ、温度測定装置で測定された対象の表面温度データ、電磁波測定装置で測定された対象からの電磁波の反射波に基づく対象の動作データ、および対象の健康状態を示す医学データのうちの少なくとも１つのデータ、または、少なくとも１つのデータから得られる物理量を含む。医学データとしては、例えば、脳波、唾液、心音、脈拍、体温、瞳孔の動き、呼吸量、呼気成分、発汗量および血圧などが挙げられるが、これらに限定されない。
　学習部１０２は、報酬計算部１０３と、関数更新部１０４とを有する。
　報酬計算部１０３は、状態変数観測部１０１で測定された状態変数に基づいて、稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する。
　関数更新部１０４は、報酬計算部１０３で計算された報酬に基づいて関数を更新する。
　学習部１０２は、関数更新部１０４による関数の更新を繰り返すことで、報酬が最も多く得られる稼動条件を学習する。
　機械学習装置１００は、例えば、コンピュータ等のハードウェアで構成される。機械学習装置１００の少なくとも一部をプログラムやデータ等のソフトウェアで構成してもよい。機械学習装置１００は、その全てが出力装置の外部に設けられていてもよく、あるいは、その少なくとも一部が出力装置の内部に設けられていてもよい。また、機械学習装置１００は、その一部の構成部が、他の構成部との間でネットワークを通じた通信によって連携可能であってもよい。通信は、有線および無線のいずれであってもよく、例えば、Ｂｌｕｅ　ｔｏｏｔｈ、Ｗｉｆｉ、赤外線通信等の種々の通信を用いることができる。また、機械学習装置１００は、その一部の構成部が、他の構成部との間で外部ネットワークを通じて通信可能な装置、例えばクラウド上のサーバやデータベース上にあってもよい。
　次いで、図１の機械学習装置１００の動作例について、図２を参照して説明する。図２は、本実施形態による機械学習装置１００の動作例を示すフローチャートである。図２のフローチャートは、必要に応じて繰り返される。
　図２に示すように、先ず、学習部１０２は、稼働条件の決定の学習をスタートする（ステップＳ１）。なお、以下の例において、学習部１０２は、Ｑ学習（Ｑ－ｌｅａｒｎｉｎｇ）により強化学習を行うものとする。
　学習がスタートした後、稼働条件を決定する関数の一例である行動価値関数に基づいて、出力装置の少なくとも１つの稼働条件を選択する（ステップＳ２）。なお、行動価値関数は、学習部１０２の関数更新部１０４で更新されている最新の行動価値関数である。また、稼働条件の選択は、機械学習装置１００が行ってもよく、または、図５で説明する意思決定部１０７のような機械学習装置１００以外の構成が行ってもよい。
　稼働条件が選択された後、選択された稼働条件で出力装置を稼働させる（ステップＳ３）。出力装置の稼働は、機械学習装置１００が行ってもよく、または、図７で説明する実行部１１０のような機械学習装置１００以外の構成が行ってもよい。
　出力装置が稼働した後、学習部１０２の状態変数観測部１０１は、状態変数を取得する（ステップＳ４）。
　状態変数が取得された後、学習部１０２の報酬計算部１０３は、報酬を計算する。
　具体的には、先ず、報酬計算部１０３は、状態変数が閾値より小さいか否かを判定する（ステップＳ５）。なお、状態変数は、現在の稼働条件の下での目標物理量と観測物理量との差分であり、また、閾値は、目標物理量と観測物理量との差分の閾値であってもよいが、これらに限定されない。
　そして、状態変数が閾値より小さい場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、報酬計算部１０３は、報酬を増加させる（ステップＳ６）。
　一方、状態変数が閾値より小さくない場合（ステップＳ５：Ｎｏ）、報酬計算部１０３は、報酬を減少させる（ステップＳ７）。
　報酬が計算された後、学習部１０２の関数更新部１０４は、行動価値関数を更新する（ステップＳ８）。
　ここで、学習部１０２が実施するＱ学習は、或る環境状態ｓの下で、行動ａを選択する価値Ｑ（ｓ、ａ）すなわち行動価値関数を学習する方法である。そして、Ｑ学習では、或る状態ｓのときに、Ｑ（ｓ、ａ）の最も高い行動ａを選択する。Ｑ学習では、試行錯誤により、或る状態ｓの下で様々な行動ａをとり、そのときの報酬を用いて正しいＱ（ｓ、ａ）を学習する。行動価値関数Ｑ（ｓ、ａ）の更新式は以下の数式（１）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ここで、ｓｔ，ａｔは、時刻ｔにおける環境と行動を表す。行動ａｔにより、環境はｓｔ＋１に変化し、その環境の変化によって、報酬ｒｔ＋１が算出される。また、ｍａｘの付いた項は、環境ｓｔ＋１の下で、その時に分かっている最もＱ値の高い行動ａを選んだ場合のＱ値にγを掛けたものになる。ここでγは０＜γ≦１の割引率であり、αは０＜α≦１の学習係数である。
　この更新式は、状態ｓに於ける行動ａの評価値Ｑ（ｓｔ，ａｔ）よりも、ａによる次の環境状態に於ける最良の行動の評価値Ｑ（ｓｔ＋１，ｍａｘａｔ＋１）の方が大きければ、Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を大きくするし、逆に小さければ、Ｑ（ｓｔ，ａｔ）も小さくすることを示している。つまり、或る状態に於ける或る行動の価値を、それによる次の状態に於ける最良の行動の価値に近づけるようにしている。言い換えれば、学習部１０２は、出力装置の出力を実行するのに最も適した状態、つまり少なくとも一つの最適な稼働条件を更新する。
　このようにして行動価値関数を更新した後は、行動価値関数に基づいた稼働条件の選択を繰り返す（ステップＳ２）。
　本実施形態によれば、状態変数観測部１０１により、出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において状態変数を観測し、学習部１０２により、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を決定することを学習できる。これにより、学習結果に基づいて対象に最適な稼働条件で出力装置を稼働することができるので、対象の状態を望ましい状態にすることができる。
（第１の変形例）
　次に、図３を参照して、機械学習装置１００の更に具体的な態様について説明する。図３は、本実施形態の第１の変形例による機械学習装置１００を示すブロック図である。
　図３の例において、報酬計算部１０３は、報酬条件設定部１０５を有する。報酬条件設定部１０５は、報酬を計算するための報酬条件を設定する。
　報酬計算部１０３は、報酬条件設定部１０５で設定された報酬条件に基づいて報酬を計算する。
　報酬条件設定部１０５で設定される報酬条件は、例えば、図２のフローチャートのステップＳ５に示したように、状態変数とその閾値との大小関係に応じて報酬を増減させるという条件である。報酬条件設定部１０５は、状態変数の種類に応じて状態変数の閾値を変更してもよい。また、報酬条件設定部１０５は、状態変数と閾値との差分の大きさに応じて報酬の増減幅を変更してもよい。
　第１の変形例によれば、報酬条件設定部１０５で設定された報酬条件に基づいて報酬を簡便かつ適切に計算することができる。
（第２の変形例）
　次に、図４を参照して、機械学習装置１００の更に具体的な態様について説明する。図４は、本実施形態の第２の変形例による機械学習装置１００を示すブロック図である。
　図４の例において、学習部１０２は、図３の構成に加えて、更に、学習結果記憶部１０６を備える。学習結果記憶部１０６は、関数更新部１０４で更新された関数を学習結果として記憶する。
　第２の変形例によれば、関数更新部１０４で更新された関数を学習結果記憶部１０６に記憶させておくことができるので、更新された関数に基づく出力装置の稼働条件の選択を、出力装置の停止中においても行うことができる。
（第３の変形例）
　次に、図５を参照して、出力装置の具体的な態様について説明する。図５は、本実施形態の第３の変形例による出力装置１０８を示すブロック図である。
　図５の例において、出力装置１０８は、図４に示した機械学習装置１００と、意思決定部１０７とを備える。
　意思決定部１０７は、機械学習装置１００の学習結果に基づいて、稼働条件および稼働条件の最適調整量を決定する。より具体的には、意思決定部１０７は、学習結果記憶部１０６に記憶された学習部１０２の学習結果および状態変数観測部１０１で観測された現在の状態変数に基づいて、稼働条件および最適調整量を決定する。ここで、最適調整量とは、決定された稼働条件に至るための現在の稼働条件からの最適な調整量である。
　出力装置１０８は、最適調整量に基づいて調整された稼働条件にしたがって稼働し、光、熱、空気、匂い、音または振動などを出力する。
　学習部１０２は、出力装置１０８の稼働中に、意思決定部１０７による稼働条件の調整を学習または繰り返し学習する。
　意思決定部１０７は、例えば、コンピュータ等のハードウェアで構成される。意思決定部１０７の少なくとも一部をソフトウェアで構成してもよい。意思決定部１０７は、その一部の構成部が、他の構成部との間でネットワークを通じた通信によって連携可能であってもよい。また、意思決定部１０７は、その一部の構成部が、他の構成部との間で外部ネットワークを通じて通信可能な装置、例えばクラウド上のサーバやデータベース上にあってもよい。
　第３の変形例によれば、出力装置１０８が、外部の機械学習装置を頼ることなく、自らの学習結果に基づいて自らが決定した最適な稼働条件にしたがって稼働することができる。
（第４の変形例）
　次に、図６を参照して、図５と異なる出力装置の具体的な態様について説明する。図６は、本実施形態の第４の変形例による出力装置１０８を示すブロック図である。
　図６の例において、出力装置１０８は、状態変数観測部１０１と、稼働条件決定部１０９とを備える。
　稼働条件決定部１０９は、状態変数観測部１０１で観測された状態変数に基づいて、予め決められた決定方法で出力装置１０８の稼働条件を決定する。例えば、稼働条件決定部１０９は、状態変数と稼働条件とを対応付けたテーブルを参照して、観測された状態変数に対応する稼働条件を決定してもよい。
　出力装置１０８は、稼働条件決定部１０９で決定された稼働条件にしたがって稼働し、光、熱、空気、匂い、音または振動などを出力する。
　第４の変形例によれば、機械学習装置１００を省略した簡易な構成により、対象の状態を望ましい状態にすることができる。
（第５の変形例）
　次に、図７を参照して、図５よりも更に具体的な出力装置の態様について説明する。図７は、本実施形態の第５の変形例による出力装置１０８を示すブロック図である。
　図７の例において、出力装置１０８は、図５の構成に加えて、更に、実行部１１０を備える。
　実行部１１０は、意思決定部１０７で決定された稼働条件にしたがって出力装置１０８を稼働する。より具体的には、実行部１１０は、意思決定部１０７で決定された稼働条件になるように最適調整量に基づいて現在の稼働条件を調整し、調整された稼働条件にしたがって出力装置１０８を稼働する。
　実行部１１０で調整された稼働条件は、状態変数観測部１０１で状態変数として観測される。
　実行部１１０は、例えば、コンピュータ等のハードウェアで構成される。実行部１１０の少なくとも一部をソフトウェアで構成してもよい。実行部１１０は、その一部の構成部が、他の構成部との間でネットワークを通じた通信によって連携可能であってもよい。また、実行部１１０は、その一部の構成部が、他の構成部との間で外部ネットワークを通じて通信可能な装置、例えばクラウド上のサーバやデータベース上にあってもよい。
（第６の変形例）
　次に、図８を参照して出力装置制御システムの例について説明する。図８は、本実施形態の第６の変形例による出力装置制御システム１１２を示すブロック図である。
　図８の例において、出力装置制御システム１１２は、図７に示した出力装置１０８に加えて、物理量計測部１１１を備える。
　物理量計測部１１１は、状態変数を構成する物理量を計測し、計測された物理量を状態変数観測部１０１に出力する。
　物理量計測部１１１は、例えば、撮像装置、集音装置、温度測定装置、電磁波測定装置、医学データの測定器などで構成される。物理量計測部１１１は、スマートフォンやスマートウォッチの態様であってもよい。
　第６の変形例によれば、対象に関する物理量の計測結果に基づいて対象に最適な出力装置１０８の稼働条件を学習することができるので、対象を望ましい状態にすることができる。また、出力装置１０８と別体の物理量計測部１１１で物理量を計測することで、物理量の種類の自由度および物理量計測部１１１の位置の自由度を向上させることができる。
（第７の変形例）
　次に、図９を参照して出力システムの例について説明する。図９は、本実施形態の第７の変形例による出力システム１１４を示すブロック図である。
　出力システム１１４は、図８に示した出力装置制御システム１１２と、他の出力装置制御システム１１２ａと、通信部１１３とを備える。
　通信部１１３は、複数の出力装置制御システム１１２、１１２ａを互いに接続する。
　通信部１１３は、状態変数観測部１０１で観測された物理量および学習部１０２の学習結果のうちの少なくとも一方を、複数の出力装置制御システム１１２、１１２ａ間で送受信する。
　第７の変形例によれば、他の出力装置制御システム１１２ａからの物理量または学習結果を取得して稼働条件の学習に利用することができるので、自らの出力装置制御システム１１２が出力装置１０８を稼働させないときにおいても、より最適な稼働条件を学習することができる。あるいは、複数の出力装置制御システムのうちの１つが学習機能を有していない場合においても、他の出力装置制御システムの学習結果に基づいて最適な稼働条件を選択することも可能である。
（第８の変形例）
　次に、図１０を参照して出力システム１１４の更に具体的な態様について説明する。図１０は、本実施形態の第８の変形例による出力システム１１４を示すブロック図である。
　図１０の例において、出力システム１１４は、図９の構成に加えて、更に、上位コンピュータ１１５を備える。
　上位コンピュータ１１５は、通信部１１３に接続されている。上位コンピュータ１１５は、状態変数観測部１０１で観測された物理量および学習部１０２の学習結果のうちの少なくとも一方を保存する。
　第８の変形例によれば、上位コンピュータ１１５に物理量および学習結果を保存することで、複数の出力装置制御システム１１２、１１２ａが、それぞれに好適な任意のタイミングで上位コンピュータ１１５にアクセスして他の出力装置制御システムから得られた物理量および学習結果を取得して自らの学習に利用することができる。
（第９の変形例）
　次に、図１１～図１６を参照して、照明装置制御システムの例について説明する。図１１は、本実施形態の第９の変形例による照明装置制御システム１を示す斜視図である。図１２は、本実施形態の第９の変形例による照明装置制御システム１を示す平面図である。
図１３は、本実施形態の第９の変形例による照明装置制御システム１を示す断面図である。図１４は、本実施形態の第９の変形例による照明装置制御システム１に含まれる面光源装置２１を示す拡大断面図である。図１５は、本実施形態の第９の変形例による照明装置制御システム１を示すブロック図である。図１６は、本実施形態の第９の変形例による照明装置制御システム１の動作例を示すフローチャートである。
　照明装置制御システム１は、空間の利用者に望ましい心理状態を生じさせるように空間の雰囲気を効果的に演出することを意図して、空間に射出させる光を制御するシステムである。
　図１１～図１６に示される例において、照明装置制御システム１は、天井ＣＥと、側壁Ｗと、床Ｆとで囲まれた部屋Ｒに備えられ、部屋Ｒ内の空間Ｓを照明および演出するために用いることができる。なお、図１１および図１２に例示される部屋Ｒは、隣り合う４つの側壁Ｗと、天井ＣＥと、床Ｆとで仕切られた矩形の部屋である。また、部屋Ｒの中央にはテーブルＴが設置されている。また、１つの側壁Ｗには、出入口Ｄが設けられている。
照明装置制御システム１は、矩形以外の部屋の演出にも有効に適用することができる。図示されている例において、照明装置制御システム１は、椅子Ｃに着席した人間Ｈすなわち部屋Ｒの利用者Ｈに望ましい心理状態を生じさせることができる。
　照明装置制御システム１は、出力装置の一例であり、部屋Ｒの空間Ｓ内に空間Ｓの雰囲気を演出する光Ｌを射出する照明装置２０と、既述した物理量計測部１１１と、機械学習装置、意思決定部および実行部の一例であり、照明装置２０による光Ｌの射出を制御する照明装置制御部４と、を備える。照明装置制御部４は、その全てが照明装置２０の一部として照明装置２０の内部に設けられていてもよく、あるいは、その少なくとも一部が照明装置２０の外部に設けられていてもよい。
　なお、天井ＣＥには、空間Ｓに照明光Ｌｘを射出するベース照明装置３が設けられている。
　照明装置２０は、側壁Ｗに位置し、面光源装置２１と、ボード５と、化粧シート６と、補助建材７と、留具９とを備える。面光源装置２１は、空間Ｓの利用者Ｈに直接視認されないように化粧シート６によって空間Ｓから隠蔽されている。ただし、化粧シート６は本開示に必須の構成ではなく、必要に応じて除去することができる。
（面光源装置２１）
　以下、面光源装置２１について詳しく説明する。面光源装置２１は、側壁Ｗに設けられ、空間Ｓに光Ｌを射出する。図１３の例において、面光源装置２１は、床Ｆに対して垂直な鉛直方向ｄ１の上方ｄ１１に向かって延在する側壁Ｗのうち、上端側の位置に設けられている。
　面光源装置２１の位置は、例えば、側壁Ｗに正対するようにテーブルＴの着席位置に着席した部屋Ｒの利用者Ｈが、水平方向ｄ２よりも下方に視線を向けたときに視界に入らず、水平方向ｄ２よりも上方に視線を向けたときに視界に入る位置であってもよい。このような位置に面光源装置２１を配置することで、利用者Ｈが会議のために正面に視線を向けているときや資料やＰＣを見るために手元に視線を向けているときなどの集中時においては、集中を妨げないように面光源装置２１の隠遁性を確保しながら空間Ｓを効果的に演出することができ、利用者Ｈが視線を上に向けた非集中時においては、面光源装置２１の演出効果を高めることができる。
　ただし、面光源装置２１の配置位置は、図１３に示される例に限定されない。例えば、面光源装置２１は、側壁Ｗの下端側の位置に設けられていてもよく、または、側壁Ｗの鉛直方向ｄ１における中央側の位置に設けられていてもよい。また、面光源装置２１は、天井ＣＥに設けられていてもよい。また、面光源装置２１を天井ＣＥに設ける場合、導入のしやすさの観点から、天井ＣＥはシステム天井であることが好ましい。システム天井とは、天井の仕上板と天井に設置される設備機器とを一体に組み立てる天井のことである。従来型の天井は、下地にボードを貼り、設備機器は後からセットする方式であるのに対して、システム天井は、天井面のランナーや枠に予め一体に組み立てられたボードと設備機器とをはめ込んでセットする方式である。また、面光源装置２１を壁に設ける場合、壁はパーテーションで代用してもよい。
　図１３に示すように、面光源装置２１は、発光面２１０ａを有し、光源である発光体２２０から射出した光を面状光に変換する光学部材２１０を備える。発光面２１０ａの或る位置からの出射光量は、発光面２１０ａに沿った鉛直方向ｄ１における上方ｄ１１に位置する発光面２１０ａの他の或る位置からの出射光量よりも少ない。発光面２１０ａの出射光量は、上方ｄ１１から下方ｄ１２に向かって連続的に減少してもよい。
　発光面２１０ａの或る位置からの出射光量が当該位置よりも上方ｄ１１に位置する発光面２１０ａの他の或る位置からの出射光量よりも少ないことで、空間Ｓの雰囲気を効果的に高めることが可能となる。とりわけ、発光面２１０ａの鉛直方向ｄ１における下方ｄ１２の縁部での発光量を低減することで、発光面２１０ａと発光面２１０ａの外側の領域との間における光の継ぎ目を目立たなくすることができる。これにより、空間Ｓの雰囲気をより効果的に高めて、より確実に利用者Ｈに望ましい心理状態を生じさせることが可能となる。なお、図１１では、照明装置２０からの出射光量を濃淡により示しており、出射光量が多くなる領域を「濃」で表している。
　面光源装置２１の更に具体的な構成について説明すると、面光源装置２１は、照明装置２０の最前面となる化粧面を形成する化粧シート６で覆われている。化粧シート６は、光学部材２１０の発光面２１０ａに対面する発光領域Ｚ１と、発光領域Ｚ１に隣接する非発光領域Ｚ２と、を含んでいる。空間Ｓの明るさ向上を主目的としたベース照明装置３とは別途に、面光源装置２１によって化粧シート６を透過照明することで、有限な空間Ｓに対して広がりを付与することができる。とりわけ、化粧シート６の発光領域Ｚ１を限られた範囲とし、さらに、光学部材２１０の発光面２１０ａを化粧シート６で隠蔽することで、化粧シート６上の光の継ぎ目すなわち発光領域Ｚ１と非発光領域Ｚ２との継ぎ目は、発光面２１０ａが剥き出しの場合の発光面２１０ａとその外側領域との継ぎ目よりも目立たなくなる。この工夫により、光源の存在感を効果的に薄めた状態にて、空間Ｓを演出することができ、これにより、空間Ｓの雰囲気を更に効果的に高めて、より確実に空間Ｓの利用者Ｈに所望の心理状態を生じさせることができる。
　面光源装置２１は、全体として板状に形成され、その一部またはその全部により照明装置２０を構成する。図１３に示すように、照明装置２０は、側壁Ｗに重ねられた状態で部屋の内壁材すなわち建材パネルとして機能してもよい。このような例において、照明装置２０の構成要素の全部または一部が、照明装置２０を作製するための組立キットとして取り扱われ、流通や販売されるようにしてもよい。或いは、照明装置２０が単独で、部屋の内壁をなすようにしてもよい。
　ここで、面光源装置２１の具体例について説明する。図１４は、本実施形態による照明装置制御システム１に含まれる面光源装置２１を示す拡大断面図である。図１４に示された面光源装置２１は、エッジライト型の面光源装置２１として構成されている。この面光源装置２１は、発光体２２０と、光学部材２１０とを有している。光学部材２１０は、光拡散シート２１２と、反射シート２１３と、導光板２１１と、を有している。なお、面光源装置２１は、例えば、直下型ＬＥＤを用いた面光源装置、ＥＬ（Electro Luminescence）シートを用いた面光源装置等を用いてもよいし、上記のいずれかとエッジライト方式の面光源装置との組合せにより構成されてもよい。
　発光体２２０は、光を発光する。発光体２２０の具体的な態様は特に限定されることなく、少なくとも２色の光を選択的に発光できる種々の部材を広く用いることができる。具体的には、例えば、冷陰極管、点状のフルカラー発光ダイオード（ＬＥＤ）、白熱電球、レーザー発振装置等を、発光体２２０として用いることができる。図１３に示された例において、発光体２２０は、補助建材７によって保持されている。発光体２２０は、補助建材７の長手方向である図１３の紙面垂直方向すなわち水平方向に沿って、間隔をあけて複数配列されている。補助建材７が取り外し可能な場合、補助建材７とともに複数の発光体２２０を側壁Ｗから取り外し、複数の発光体２２０の一部又は全部の交換作業を行うことができる。
　なお、照明装置２０から射出された光Ｌの色が、人間の心理状態に影響を及ぼすことが知られている。例えば、若草色の照明光や赤紫色の照明光を用いて空間Ｓを照明した場合、空間Ｓの利用者Ｈに活気を生じさせるとされている。同様に、藤色の照明光やあやめ色の照明光を用いた場合、利用者Ｈから眠気を取り除く効果があるとされている。また、肌色の照明光を用いた場合、利用者Ｈに集中を引き起こす効果があるとされている。さらに、檸檬色の照明光や肌色の照明光を用いた場合、利用者Ｈに快適さを付与して利用者Ｈをリラックス状態とする効果があるとされている。照明装置制御システム１は、このような照明装置２０の照明光Ｌによって利用者Ｈの心理状態に積極的に働きかけ、利用者Ｈの心理状態に効果的に影響を及ぼすことを目的としている。
　図示された例では、面光源装置２１の各発光体２２０から射出する光が照明光Ｌとなる。したがって、所望の心理状態を利用者Ｈに生じさせるため、各発光体２２０は、所望する心理状態に対応した波長域の光を射出できるよう、光の色が選択可能となっている。一例として、各発光体２２０は、互いに異なる波長域の光を発光可能な複数種類の発光体２２０である。この場合、各発光体２２０の出力を調整することで、加法混色により、種々の色の照明光で照明を行うことが可能となる。典型的には、赤色の光を射出可能な発光体と、緑色の光を射出可能な発光体と、青色の光を射出可能な発光体と、を含むことで、面光源装置２１での照明光Ｌの色を、色度図上の全範囲の色から選択可能とすることが可能となる。
　導光板２１１は、一対の主面２１１ａ，２１１ｂと、一対の主面２１１ａ，２１１ｂ間に位置する側面と、を有した板状の部材である。一方の主面が出光面２１１ａをなし、他方の主面が裏面２１１ｂをなしている。主面２１１ａ，２１１ｂは、典型的には、平面視矩形形状となる。主面２１１ａ，２１１ｂは、鉛直方向ｄ１に沿って延びる一対の側縁と、鉛直方向ｄ１に直交する水平方向ｄ２に沿って延びる一対の側縁と、を有している。
　図１４に示すように、導光板２１１は、鉛直方向ｄ１における上端側に位置する入光面２１１ｄを有している。入光面２１１ｄは、補助建材７に沿うようにして水平方向ｄ２に延びている。そして、入光面２１１ｄは、補助建材７に保持された発光体２２０に対面している。すなわち、床Ｆに対して垂直な鉛直方向ｄ１における上方ｄ１１側から、導光板２１１に対面して発光体２２０が設けられている。複数の発光体２２０は、入光面２１１ｄの長手方向である水平方向ｄ２に沿って、間隔をあけて配列されている。
　図１４に示すように、発光体２２０から射出した光は、導光板２１１に入射して導光板２１１内を進む。導光板２１１の主面２１１ｂには、取出要素として機能する凹部２１１ｃが設けられている。凹部２１１ｃは、導光板２１１内を進む光Ｌ１，Ｌ２の進行方向を変化させる。発光体２２０から射出した光は、導光板２１１に入光面２１１ｄから入射し、反射とりわけ全反射することで当該導光板２１１内を進む。導光板２１１内を進む光Ｌ１，Ｌ２は、凹部２１１ｃによって進行方向を変化させること、とりわけ散乱することで、導光板２１１の一対の主面２１１ａ，２１１ｂに全反射臨界角度未満の入射角度で入射して導光板２１１から出射することが可能となる。
　また、凹部２１１ｃの鉛直方向ｄ１における分布を制御することで、上述したように、発光面２１０ａの或る位置からの出射光量を、当該位置よりも上方ｄ１１に位置する発光面２１０ａの他の或る位置からの出射光量よりも少なくすることができる。
　凹部２１１ｃで進行方向を変えられた光は、一対の主面２１１ａ，２１１ｂのいずれかを介して、導光板２１１から出射する。導光板２１１の出光面２１１ａに対面して、光拡散シート２１２が設けられている。導光板２１１の出光面２１１ａから出射した光Ｌ１，Ｌ２は、次に、この光拡散シート２１２に入射する。光拡散シート２１２は、光拡散機能を有しており、透過光に起因した輝度角度分布を整えることができる。光拡散シート２１２は、光学部材２１０の発光面２１０ａを形成している。光拡散シート２１２で拡散された光は、光学部材２１０から射出して化粧シート６に向かう。光拡散シート２１２には、光拡散機能を発揮し得る種々の構成を採用することができる。光拡散シート２１２が有する拡散特性は、等方性であってもよいし、異方性であってもよい。
　導光板２１１の裏面２１１ｂに対面して、反射シート２１３が設けられている。反射シート２１３は、裏面２１１ｂから出射する光を反射して、導光板２１１及び光拡散シート２１２へ向けることができる。反射シート２１３を設けることで、光学部材２１０の発光面２１０ａからの出射光量を増大させることができる。これにより、発光体２２０から射出した光の利用効率を向上させることができる。反射シート２１３には、光反射機能を発揮し得る種々の構成を採用することができる。反射シート２１３の反射特性は、正反射であってもよいし、拡散反射であってもよい。反射シート２１３が有する拡散反射特性は、等方性であってもよいし、異方性であってもよい。
（化粧シート６）
　図１１および図１３に示すように、化粧シート６は、空間Ｓに露出している。そして、化粧シート６は、照明装置２０の最出光側の面を形成する。化粧シート６として、例えば、建築物の壁紙、床及び天井等の内装材を用いることができる。
　化粧シート６は、光学部材２１０の発光面２１０ａに対面する発光領域Ｚ１と、発光面２１０ａに対面する位置からずれた非発光領域Ｚ２と、を含んでいる。非発光領域Ｚ２は、発光領域Ｚ１に隣接している。化粧シート６は、発光領域Ｚ１において、光学部材２１０により背面側から光を照射される。化粧シート６は、少なくとも発光領域Ｚ１において、可視光透過性を有している。このため、光学部材２１０の発光面２１０ａから射出した光の少なくとも一部が、化粧シート６の発光領域Ｚ１を透過することができる。このように化粧シート６は透過照明されることから、透過率の比較的高い白色系の壁紙が化粧シート６として好適に用いられる。ただし、透過率の比較的低い壁紙、例えば木目調の壁紙でも十分有効に透過照明されて空間Ｓの雰囲気の演出効果を奏することができ、化粧シート６の柄等は特に限定されるものではない。化粧シート６の発光領域Ｚ１における可視光線透過率は、１．０％以上であることが好ましく、５.０％以上であることがより好ましい。また、面光源装置２１の存在感を無くす観点から、化粧シート６の発光領域Ｚ１における可視光線透過率は、２０％以下であることが好ましい。可視光線透過率は、赤外可視紫外分光光度計（（株）島津製作所社製　ＵＶ３１００ＰＣ）を使用し、ＪＩＳ　Ａ５７５９－２００８に従い３８０ｎｍ以上７８０ｎｍ以下の波長域における分光透過率測定し、同規格に規定される算出式により算出したものである。
　図１３に示すように、発光領域Ｚ１及び非発光領域Ｚ２は、鉛直方向ｄ１に配列されている。発光領域Ｚ１は、鉛直方向ｄ１における上方ｄ１１側に位置し、非発光領域Ｚ２は、鉛直方向ｄ１における下方Ｄ１２側から発光領域Ｚ１に隣接している。
　なお、面光源装置２１による空間の雰囲気を高める効果を期待する観点から、化粧シート６の発光領域Ｚ１及び非発光領域Ｚ２の境界を目立たなくさせることが好ましい。この点から、化粧シート６は、発光領域Ｚ１及び非発光領域Ｚ２において、同一の構成を有していることが好ましい。
　面光源装置２１の存在を目立たなくさせるため、鉛直方向ｄ１に沿って発光面２１０ａからの出射光量が変化する例を説明した。しかしながら、この例に限られず、化粧シート６の発光領域Ｚ１からの出射光量を鉛直方向ｄ１に沿って変化させることで、面光源装置２１を目立たなくさせることができる。したがって、鉛直方向ｄ１に沿って、発光面２１０ａからの出射光量及び化粧シート６の透過率の少なくとも一方が変化すればよい。
　例えば、或る位置での化粧シート６の可視光線透過率を、当該位置よりも鉛直方向ｄ１における上方ｄ１１に位置する他の或る位置での化粧シート６の可視光線透過率よりも低くすることで、下方ｄ１２に位置する非発光領域Ｚ２に近接する位置で化粧シート６からの出射光量を低下させることができる。この照明装置２０によれば、発光領域Ｚ１内の明るさを、非発光領域Ｚ２に近接する領域において非発光領域Ｚ２から離間する領域よりも暗くすることができる。この結果、面光源装置２１の存在感を効果的に薄めることができる。
　また、化粧シート６には、貫通孔が設けられていてもよい。貫通孔を設けることで、照明の光を効率的に出力することが可能となる。また、音声出力装置、空調機、芳香器などの照明装置以外の出力装置に適用する場合にも、化粧シート６に貫通孔を設けることで、音、風、匂いなどを効率的に出力することが可能となる。
（ボード５、補助建材７、留具９）
　図１３に示すように、ボード５は、板状の部材である。ボード５は、少なくとも化粧シート６の非発光領域Ｚ２に対面して配置される。化粧シート６は、ボード５に貼合されていてもよい。この場合、ボード５によって、化粧シート６を安定して支持することができる。
　図１３に示された例において、ボード５は、非発光領域Ｚ２及び発光領域Ｚ１の両方に対面して配置されている。このボード５は、発光領域Ｚ１に対面する位置に凹部５１が設けられている。ボード５の凹部５１内に、光学部材２１０が収容されている。図３の例によれば、ボード５によって、光学部材２１０を安定して支持することができる。留具９は、ボード５に設けられており、ボード５上に光学部材２１０を固定する。また、留具９に加えて又は留具９に代えて、接着剤や粘着剤などを含む接合層によって、ボード５と光学部材２１０とを固定するようにしてもよい。
　光学部材２１０の発光面２１０ａは、化粧シート６の非発光領域Ｚ２に対面するボード５の表面５ａと、同一面上に位置していることが好ましい。このように位置決めされたボード５及び光学部材２１０上に、化粧シート６が積層される。この場合、ボード５の表面５ａと光学部材２１０の発光面２１０ａとの間に段差が形成されにくくなり、化粧シート６越しにこの段差が視認されることに起因した化粧シート６の意匠性低下を効果的に抑制することができる。さらには、照明装置２０の発光時に面光源装置２１の存在を効果的に目立たなくさせることができ、照明装置２０による空間Ｓの雰囲気を高める効果がより顕著に奏されるようになる。
　ボード５は、化粧シート６の用途に応じて決定される。一例として、ボード５は、種樹木の木材からなる単板、合板、集成材、パーチクル板、纖維板等の木製板材、コンクリート、モルタル等のセメント系材料、石膏ボード、珪酸カルシウム等からなる無機非金屬板、或いは鉄、アルミニウム等からなる金屬板となる。ボード５は、耐燃性や耐火性を有していることが好ましい。
　なお、図１３では、留具９の図示にともなって、化粧シート６が、ボード５及び光学部材２１０との間に隙間を空けて図示されている。しかしながら、化粧シート６は、隙間を空けることなくボード５及び光学部材２１０に貼合されるようにしてもよい。
　補助建材７は、天井ＣＥと側壁Ｗとの取り合い部に設ける部材である。補助建材７は、天井ＣＥと側壁Ｗとのつなぎ目を覆い、照明装置２０の意匠性を向上させる。補助建材７として、「回り縁」や「幅木」と呼ばれる部材を用いることができる。ただし、補助建材７を省略することも可能である。
（ベース照明装置３）
　次に、ベース照明装置３について説明する。図１１および図１３に示すように、ベース照明装置３は、天井ＣＥに取り付けられ、照明光Ｌｘを空間Ｓに上方から放出する。ベース照明装置３は、天井ＣＥに固定されていてもよいし、天井ＣＥから吊り下げられていてもよい。ベース照明装置３は、人の視覚を通した空間Ｓ内の把握を補助するものである。
したがって、ベース照明装置３として、一般的な、室内照明用の器具を用いることができる。ベース照明装置３から射出する照明光Ｌｘは、特に限定されないが、白色系とすることで自然な照明を可能とすることができる。
（物理量計測部１１１）
　物理量計測部１１１は、空間Ｓの利用者Ｈに関する物理量を計測するために空間Ｓ内に位置する。物理量計測部１１１は、空間Ｓ内の所定の位置に設置されていてもよく、物理量を計測するために一時的に空間Ｓ内に搬入されてもよく、または、空間Ｓの利用者Ｈが装着あるいは携帯していてもよい。
　物理量計測部１１１は、既述したように、撮像装置、集音装置、温度測定装置、電磁波測定装置、医学データの測定器などで構成される。撮像装置の場合、物理量として利用者Ｈの撮像データまたは撮像データから得られる物理量を取得することができる。集音装置の場合、物理量として利用者Ｈの音声データまたは音声データから得られる物理量を取得することができる。温度測定装置の場合、物理量として利用者Ｈの表面温度データまたは表面温度データから得られる物理量を取得することができる。電磁波測定装置の場合、物理量として利用者Ｈからの電磁波の反射波に基づく利用者Ｈの動作データまたは動作データから得られる物理量を取得することができる。医学データの測定器の場合、物理量として利用者Ｈの医学データを取得することができる。
（照明装置制御部４）
　照明装置制御部４は、物理量計測部１１１で計測された物理量に基づいて、機械学習装置、意思決定部および実行部として動作する。
　具体的には、照明装置制御部４は、照明装置２０の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、利用者Ｈに関する少なくとも１つの物理量および照明装置２０の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する。なお、物理量は、既述したように物理量計測部１１１によって計測されたものであり、例えば、撮像装置で撮像された利用者Ｈの撮像データ、集音装置で集音された利用者Ｈの音声データ、温度測定装置で測定された利用者Ｈの表面温度データ、電磁波測定装置で測定された利用者Ｈからの電磁波の反射波に基づく利用者Ｈの動作データ、および利用者Ｈの健康状態を示す医学データのうちの少なくとも１つのデータ、または、当該少なくとも１つのデータから得られる物理量を含む。
　また、照明装置制御部４は、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を学習する。稼働条件は、照明装置２０の駆動電力量、照明装置２０から出力される光の輝度、照度および色度のうちの少なくとも１つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも１つを含む。
　学習にあたって、照明装置制御部４は、観測された状態変数に基づいて稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する。また、照明装置制御部４は、計算された報酬に基づいて関数を更新する。そして、照明装置制御部４は、関数の更新を繰り返すことで、報酬が最も多く得られる稼動条件を学習する。
　報酬の計算にあたって、照明装置制御部４は、報酬を計算するための報酬条件を設定する。そして、照明装置制御部４は、設定された報酬条件に基づいて報酬を計算する。
　また、照明装置制御部４は、更新された関数を学習結果として記憶する。
　また、照明装置制御部４は、記憶した学習結果に基づいて稼働条件および稼働条件の最適調整量を決定する。具体的には、照明装置制御部４は、学習結果および現在の状態変数に基づいて、稼働条件および最適調整量を決定する。照明装置制御部４は、照明装置２０の稼働中に、稼動条件の調整を学習または繰返し学習してもよい。
　また、照明装置制御部４は、決定された稼働条件にしたがって図示しない電源から面光源装置２１の発光体２２０に供給される電力を制御することで、図１５に示すように、稼働条件にしたがった照明装置２０の稼動を実行する。
　照明装置制御部４は、例えば、コンピュータ等のハードウェアで構成される。照明装置制御部４の少なくとも一部をソフトウェアで構成してもよい。また、照明装置制御部４は、その一部の構成部が、他の構成部との間でネットワークを通じた通信によって連携可能であってもよい。また、照明装置制御部４は、その一部の構成部が、他の構成部との間で外部ネットワークを通じて通信可能な装置、例えばクラウド上のサーバやデータベース上にあってもよい。
　次いで、照明装置制御システム１の動作例について、図１６を参照して説明する。図１６は、本実施形態による照明装置制御システム１の動作例を示すフローチャートである。
図１６のフローチャートは、必要に応じて繰り返される。
　図１６に示すように、先ず、照明装置制御部４は、稼働条件の決定の学習をスタートする（ステップＳ１）。なお、照明装置制御部４は、Ｑ学習により強化学習を行うものとする。
　学習をスタートした後、照明装置制御部４は、行動価値関数に基づいて、照明装置２０の少なくとも１つの稼働条件を選択する（ステップＳ２）。行動価値関数は、照明装置制御部４で更新されている最新の行動価値関数である。
　稼働条件を選択した後、照明装置制御部４は、選択された稼働条件で照明装置２０を稼働させる（ステップＳ３）。
　照明装置２０を稼働させた後、照明装置制御部４は、現在の稼働条件と物理量計測部１１１で計測された物理量とから構成される状態変数を取得する（ステップＳ４）。
　状態変数を取得した後、照明装置制御部４は、報酬を計算する。
　具体的には、先ず、照明装置制御部４は、状態変数が閾値より小さいか否かを判定する（ステップＳ５）。
　そして、状態変数が閾値より小さい場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、照明装置制御部４は、報酬を増加させる（ステップＳ６）。
　一方、状態変数が閾値より小さくない場合（ステップＳ５：Ｎｏ）、照明装置制御部４は、報酬を減少させる（ステップＳ７）。
　一例として、空間Ｓの利用者Ｈに望ましい心理状態としての活気を生じさせるために、行動価値関数に基づいて選択された稼働条件の下で、発光装置２０から若草色の光Ｌを射出しているとする。なお、稼働条件は、例えば、若草色の光Ｌを射出させるための発光装置２０の各色の発光体２２０毎の駆動電力量であってもよい。また、状態変数は、現在の稼働条件の下での利用者Ｈの目標体温と、物理量計測部１１１で計測された撮像データから得られる観測体温との差分であり、閾値は、目標体温と観測体温との差分の閾値であるとする。この場合、目標体温と観測体温との差分が閾値より小さい場合には、若草色の光Ｌによって利用者Ｈに活気が生じていると判断して、現在の稼働条件の決定結果に対する報酬を増加させる。一方、目標体温と観測体温との差分が閾値より大きい場合には、若草色の光Ｌによって利用者Ｈに活気が生じていない判断して、現在の稼働条件の決定結果に対する報酬を減少させる。なお、利用者Ｈの発話音声量などの体温以外の物理量に基づいて報酬を計算してもよいことは勿論である。
　報酬を計算した後、照明装置制御部４は、行動価値関数を更新する（ステップＳ８）。
　行動価値関数を更新した後は、行動価値関数に基づいた稼働条件の選択を繰り返す（ステップＳ２）。
　第９の変形例によれば、照明装置制御部４により、照明装置２０の稼働中および稼働後の少なくとも一方において状態変数を観測し、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を決定することを学習できる。これにより、学習結果に基づいて空間Ｓの利用者Ｈに最適な稼働条件で照明装置２０を稼働することができるので、利用者Ｈに望ましい心理状態を生じさせることができる。
（第１０の変形例）
　図１４の例では、導光板２１１の取出要素として、凹部２１１ｃを例示した。他の例として、図１７に示すように、取出要素は、導光板２１１に積層された光散乱層２１５とすることができる。光散乱層２１５は、バインダーとして機能する支持層２１５ａと、支持層２１５ａ内に分散した光散乱要素２１５ｂと、を有している。支持層２１５ａは、可視光透過性を有した樹脂から形成され得る。光散乱要素２１５ｂは、反射、屈折、回折等によって、光散乱層２１５内を進行する光の進行方向を変化させる機能を有している。光散乱要素２１５ｂは、支持層２１５ａと異なる屈折率を有していてもよいし、金属等の光反射性を有した材料によって形成されていてもよい。光散乱要素２１５ｂの具体例として、金属化合物、気体を含有した多孔質物質、金属化合物を周囲に保持した樹脂ビーズ、白色微粒子、気泡、周囲と屈折率が異なる粒子が、例示され得る。図１７の例において、導光板２１１内を進む光Ｌ１，Ｌ２は、光散乱層２１５内で光散乱要素２１５ｂと衝突することで進行方向を変化させ、その後、導光板２１１から出射することが可能となる。
　なお、光散乱層２１５の支持層２１５ａの屈折率は、導光板２１１の屈折率以上となっていることが好ましい。光散乱層２１５の支持層２１５ａの屈折率が導光板２１１の屈折率よりも低いと、導光板２１１内を進む光Ｌ３が、導光板２１１と光散乱層２１５との界面で全反射して、光散乱層２１５に入射できない可能性がある。このような光Ｌ３は、入光面２１１ｄから導光板２１１に入射した後、導光板２１１内を反対面２１１ｅまで進むことになる。このような光の存在は、発光体２２０のエネルギー効率が低下させてしまうことになる。支持層２１５ａの屈折率を導光板２１１の屈折率以上とすることで、導光板２１１と光散乱層２１５との界面での全反射を効果的に防止して、光散乱層２１５が取出要素としてより効果的に機能し得る。
（第１１の変形例）
　さらに他の例として、図１８に示すように、取出要素として機能する光散乱要素２１５ｂが、導光板本体２１１内に分散していてもよい。図１８に示された導光板２１１では、導光板２１１内を進む光Ｌが、光散乱要素２１５ｂに衝突することで散乱し、導光板２１１から出射することができる。光散乱要素２１５ｂとしては、上述した光散乱要素２１５ｂと同様に構成され得る。
　また、導光板２１１は、複数種類の取出要素を含むようにしてもよい。図１８に示された例において、導光板２１１は、光散乱要素２１５ｂを含有し、さらに、凹部２１１ｃを有している。
　さらに、導光板２１１の各領域での凹部２１１ｃに起因した光散乱能は、一定ではなく、異なっていてもよい。すなわち、導光板２１１の光散乱能が、板面に沿った各領域で変化するようにしてもよい。さらに言い換えると、導光板２１１の或る領域での光散乱能は、当該領域から板面に沿ってずれた他の領域での光散乱能と異なっていてもよい。導光板２１１のパネル面に沿った各領域での光散乱能を変化させることにより、各領域からの出射光量を調節することが可能となる。
　光散乱能は、導光板２１１がその内部を通過する光を散乱させる性能の強さのことである。光散乱能の程度は、一例として、ＪＩＳ－Ｋ７３６１－１に準拠して測定されるヘイズ値［％］を用いて評価することができ、ヘイズ値［％］が高いと光散乱能が高いということになる。したがって、図示された例では、導光板２１１の板面への法線方向に透過する透過ヘイズ値が、導光板２１１の各領域で一定ではなく、異なる値を持つようになる。
ヘイズ値［％］は、ヘイズメーター（村上色彩技術研究所製、製品番号；ＨＭ－１５０）を用いてＪＩＳ　Ｋ７１３６に準拠した方法により測定することができる。
(第１２の変形例)
　また、別の変形例として、図１９に示す面光源装置２１は、反射シート２１３と、導光板２１１と、調整シート５９と、光拡散シート２１２とを有している。導光板２１１に対して鉛直方向ｄ１における上方ｄ１１から対向して発光体２２０が設けられている。調整シート５９は、可視光透過性を有した透明な基材５９ａと、基材５９ａ上に設けられた光吸収部５９ｂと、を含んでいる。光吸収部５９ｂは、例えば可視光吸収性を有した顔料を含んでおり、可視光吸収機能を有する。一例として、光吸収部５９ｂは、カーボンブラックやチタンブラックを含む。
　調整シート５９は、鉛直方向ｄ１における下方ｄ１２に位置する非発光領域Ｚ２に近接する位置で化粧シート６からの出射光量を低下させるための層である。そして、調整シート５９の各領域での光吸収能は、一様ではなく、変化する。例えば、調整シート５９の或る領域での光吸収能を、当該領域よりも鉛直方向ｄ１における上方ｄ１１に位置して発光体２２０に近接する他の或る領域での調整シート５９の光吸収能よりも強くすることで、鉛直方向ｄ１における下方ｄ１２に位置して非発光領域Ｚ２に近接する領域からの出射光量を低下させることができる。さらに、任意に選択される領域での調整シート５９の光吸収能を、当該領域よりも鉛直方向ｄ１における上方ｄ１１に位置する他の領域での調整シート５９の光吸収能以上とすることで、鉛直方向ｄ１における下方ｄ１２に位置する非発光領域Ｚ２に近接するにしたがい出射光量を低下させることが可能となる。これらの調整シート５９によれば、発光領域Ｚ１内の明るさを、非発光領域Ｚ２に近接する領域において非発光領域Ｚ２から離間する領域よりも暗くすることができる。この結果、面光源装置２１の存在感を効果的に薄めることができる。
　なお、可視光吸能は、顔料の含有密度、光吸収部５９ｂの配置密度、光吸収部５９ｂの厚さ等により調節することができる。
(第１３の変形例)
　また、別の変形例として、図２０に示すように、化粧シート６が、面光源装置２１の二以上の面に対面して配置されるようにしてもよい。図２０に示された例において、光学部材２１０は、一対の主面５０ｂと一対の主面５０ｂの間に位置する側面５０ｃとを有している。一方の主面５０ｂが、発光面２１０ａを含んでいる。図示された例において、化粧シート６は、発光面２１０ａを含む一つの主面５０ｂと、この主面５０ｂに隣接する側面５０ｃと、に対面している。より厳密には、図２０に示された化粧シート６は、発光面２１０ａを含む一つの主面５０ｂと、この主面５０ｂに隣接する四つの側面５０ｃと、を覆っている。図２０に示された例では、化粧シート６及び面光源装置２１を含む照明装置２０が、一つの部材として取り扱われ、側壁Ｗに取り付けられている。また、ボード５と、ボード５の一方の主面と側面とを覆う化粧シート６と、を含んでなるパネル材７０が、照明装置２０とともに、側壁Ｗに取り付けられている。図２０に示された照明装置２０は、形状や大きさを調節されたパネル材７０との組み合わせにより、種々の大きさや形状の領域に対して設置可能となる。
(第１４の変形例)
　図２０に関連した変形例として、図２１に示された変形例での照明装置２０は、化粧シート６及び面光源装置２１に加えて、面光源装置２１を保持する支持フレーム３４を有している。支持フレーム３４は、面光源装置２１を補強するとともに、側壁Ｗ等の外部に面光源装置２１を設置することを容易にする。化粧シート６は、面光源装置２１に直接接合されていてもよいし、支持フレーム３４に接合されて面光源装置２１に対面するようにしてもよい。図２１に示された例において、化粧シート６は、その発光領域Ｚ１において、面光源装置２１の支持フレーム３４によって覆われていない領域に対面する。また、化粧シート６は、その非発光領域Ｚ２において、面光源装置２１を覆う支持フレーム３４に対面している。さらに、図２１に示された例において、照明装置２０は、面光源装置２１とともに支持フレーム３４に支持された支持板３５を有している。支持板３５は、照明装置２０に剛性を付与するための部材であり、例えばアルミニウム等の金属製の板材とすることができる。支持板３５は、図２１に示された例だけでなく他の例にも適用可能であるが、図２１の例から省略することも可能である。
（第１５の変形例)
　また、別の変形例として、図２２に示すように、化粧シート６の非発光領域Ｚ２を、支持フレーム３４を介して面光源装置２１の側面に対面する領域にまで広げてもよい。
（第１６の変形例)
　さらに、上述の具体例においては、導光板２１１が、発光領域Ｚ１のみに対面し、非発光領域Ｚ２に対面しないようにした。しかしながら、この例に限られず、図２３に示すように、導光板２１１が、化粧シート６の発光領域Ｚ１及び非発光領域Ｚ２の両方に対面するようにしてもよい。上述したように、導光板２１１内を進む光は、取出要素によって、導光板２１１から出射することが可能となる。したがって、導光板２１１のうちの取出要素が設けられていない領域からは、光が出射することはない。すなわち、導光板２１１のうちの発光領域Ｚ１に対面する領域のみに取出要素を設けることで、導光板２１１の化粧シート６側を向く面のうち、発光領域Ｚ１に対面する領域が発光面２１０ａとして機能し、非発光領域Ｚ２に対面する領域は、光が出射する発光面２１０ａとして機能しない。したがって、図２３においても上述した具体例と同様の作用効果が得られる。
（第１７の変形例)
　図１９では、光拡散シート２１２と化粧シート６との間に調整シート５９すなわち調整層を備えた照明装置２０の例について説明した。これに対して、図２４に示すように、調整シート５９は、光源よりも反射シート２１３側に設けてもよい。図２４の例によれば、調整シート５９の存在を利用者に認識させないようにすることができるので、調整シート５９による意匠性の低下を抑制することができる。
（第１８の変形例)
　これまでは、発光面２１０ａおよび反射シート２１３が平坦である照明装置２０の例について説明した。これに対して、図２５に示すように、発光面２１０ａおよび反射シート２１３は、鉛直方向ｄ１に交差する方向すなわち発光面２１０ａに交差する方向に湾曲していてもよい。発光面２１０ａおよび反射シート２１３を湾曲させることで、照明装置２０から射出される光の方向の自由度を広げることができるので、空間の雰囲気を更に効果的に演出することができる。
（第１９の変形例）
　これまでは、照明装置２０が側壁Ｗに位置する例について説明した。これに対して、図２６の例においては、照明装置２０が天井ＣＥに位置している。化粧シート６で隠蔽される面光源装置２１の具体的な構成については、既に説明した通りである。但し、図２６の例においては、発光面２１０ａが天井ＣＥに平行であることから、発光面２１０ａからの出射光量が変化する方向が図１１の例とは異なっている。具体的には、発光面２１０ａの或る位置からの出射光量は、当該位置よりも天井ＣＥに対して平行な方向における一方の側に位置する発光面２１０ａの他の或る位置からの出射光量よりも少ない。
　天井ＣＥには、照明用の配線が既設されていることが多いため、既存の配線を活用して低コストで照明装置２０を設置することができる。また、システム天井の場合には、より簡易的に照明装置２０を設置することができる。
（第２０の変形例）
　これまでは、面光源装置２１が導光板２１１を有する例について説明した。これに対して、図２７に示すように、面光源装置２１は、導光板２１１が省略されていてもよい。なお、図２７の構成は、図１４の構成から導光板２１１を省略した構成に相当する。なお、発光体２２０、光拡散シート２１２および反射シート２１３は、図１３等に示した補助建材７や、図２１等に示した支持フレーム３４に固定すればよい。
　図２７の例においては、更に、図２４で説明した光吸収部５９ｂを有する調整シート５９を設けて反射シート２１３での反射率を下方ｄ１２に向かって減少させることで、面光源装置２１を目立たなくさせることができる。
　第２０の変形例によれば、導光板２１１を省略することができるので、コストを削減することができるとともに、面光源装置２１を軽量化して取扱い性を向上させることができる。
（第２１の変形例）
　図１１では、部屋Ｒの側壁Ｗに、出力装置の一例として照明装置２０を設置する例について説明した。また、図２６では、部屋Ｒの天井ＣＥに、照明装置２０を設置する例について説明した。
　これに対して、図２８に示すように、部屋Ｒの側壁Ｗに、既述した空調機、芳香器、音声出力装置などの照明装置２０以外の出力装置１０８を設置してもよい。
　また、図２９に示すように、部屋Ｒの天井ＣＥに、既述した空調機、芳香器、音声出力装置などの照明装置２０以外の出力装置１０８を設置してもよい。
　また、本開示の照明装置制御システム１は、建物の部屋以外にも、車室や船室などの移動体の部屋内の空間の演出にも適用することができる。すなわち、照明装置制御システム１は、人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼすように光を移動体の内部空間に出力する照明装置２０を制御してもよい。
　また、本開示の照明装置制御システム１は、図１３に例示した机Ｔや椅子Ｃなどの家具を含む什器に適用することもできる。
　次に、図２８および図２９に示した照明装置２０以外の出力装置１０８が音声出力装置である場合の例について更に詳しく説明する。図３０は、音声出力装置１０８Ａを備えた音声出力装置制御システム１Ａを示す断面図である。音声出力装置制御システム１Ａは、空間Ｓの利用者に望ましい心理状態を生じさせることを意図して、空間Ｓに出力させる音を制御するシステムである。
　音声出力装置制御システム１Ａは、出力装置の一例であり、部屋Ｒの空間Ｓ内に音を出力する音声出力装置１０８Ａと、既述した物理量計測部１１１と、機械学習装置、意思決定部および実行部の一例であり、音声出力装置１０８Ａによる音の出力を制御する音声出力装置制御部４Ａと、を備える。ここで、音声出力装置１０８Ａから出力される音の具体的な態様は特に限定されず、例えば、人間の音声、人間の音声をともなう声楽曲、人間の音声をともなわない器楽曲、環境音などであってもよい。
　図３０の例において、音声出力装置１０８Ａは、側壁Ｗに沿って配置された中空の板状のパネル２２に内蔵されており、パネル２２と一体の建材を構成している。パネル２２の前壁部２２１は、化粧シート６で覆われている。空間Ｓに向けて音を効率的に出力するために、パネル２２の前壁部２２１に貫通孔２３が設けられていてもよい。
　音声出力装置制御部４Ａは、音声出力装置１０８Ａの稼働中および稼働後の少なくとも一方において、利用者Ｈに関する少なくとも１つの物理量および音声出力装置１０８Ａの少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する。物理量は、物理量計測部１１１によって計測されたものである。音声出力装置制御部４Ａは、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を学習する。稼働条件は、音声出力装置１０８Ａの駆動電力量、音声出力装置１０８Ａから出力される音の絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも１つを含む。
　学習にあたって、音声出力装置制御部４Ａは、観測された状態変数に基づいて稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する。また、音声出力装置制御部４Ａは、計算された報酬に基づいて関数を更新する。そして、音声出力装置制御部４Ａは、関数の更新を繰り返すことで、報酬が最も多く得られる稼動条件を学習する。
　報酬の計算にあたって、音声出力装置制御部４Ａは、報酬を計算するための報酬条件を設定する。そして、音声出力装置制御部４Ａは、設定された報酬条件に基づいて報酬を計算する。
　また、音声出力装置制御部４Ａは、更新された関数を学習結果として記憶する。
　また、音声出力装置制御部４Ａは、記憶した学習結果に基づいて稼働条件および稼働条件の最適調整量を決定する。具体的には、音声出力装置制御部４Ａは、学習結果および現在の状態変数に基づいて、稼働条件および最適調整量を決定する。
　また、音声出力装置制御部４Ａは、決定された稼働条件にしたがって図示しない電源から音声出力装置１０８Ａに供給される音声出力装置１０８Ａの駆動電力を制御することで、稼働条件にしたがった音声出力装置１０８Ａの稼動を実行する。
　このような構成によれば、学習結果に基づいて空間Ｓの利用者Ｈに最適な稼働条件で音声出力装置１０８Ａを稼働することができるので、利用者Ｈに望ましい心理状態を生じさせることができる。
　次に、図２８および図２９に示した照明装置２０以外の出力装置１０８が芳香器である場合の例について更に詳しく説明する。図３１は、芳香器１０８Ｂを備えた芳香器制御システム１Ｂを示す断面図である。芳香器制御システム１Ｂは、空間Ｓの利用者に望ましい心理状態を生じさせることを意図して、空間Ｓに出力させる匂いを制御するシステムである。
　芳香器制御システム１Ｂは、出力装置の一例であり、部屋Ｒの空間Ｓ内に匂いを出力する芳香器１０８Ｂと、既述した物理量計測部１１１と、機械学習装置、意思決定部および実行部の一例であり、芳香器１０８Ｂによる匂いの出力を制御する芳香器制御部４Ｂと、を備える。
　図３１の例において、芳香器１０８Ｂは、側壁Ｗに沿って配置された中空の板状のパネル２２に内蔵されており、パネル２２と一体の建材を構成している。パネル２２の前壁部２２１は、化粧シート６で覆われている。芳香器１０８Ｂの具体的な態様は特に限定されず、例えば、アロマオイルを加熱、超音波振動などで拡散させる構成であってもよい。空間Ｓに向けて匂いを効率的に出力するために、パネル２２の前壁部２２１に貫通孔２３が設けられていてもよい。
　芳香器制御部４Ｂは、芳香器１０８Ｂの稼働中および稼働後の少なくとも一方において、利用者Ｈに関する少なくとも１つの物理量および芳香器１０８Ｂの少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する。物理量は、物理量計測部１１１によって計測されたものである。芳香器制御部４Ｂは、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を学習する。稼働条件は、芳香器１０８Ｂの駆動電力量、芳香器１０８Ｂから出力される匂いの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも１つを含む。
　学習にあたって、芳香器制御部４Ｂは、観測された状態変数に基づいて稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する。また、芳香器制御部４Ｂは、計算された報酬に基づいて関数を更新する。そして、芳香器制御部４Ｂは、関数の更新を繰り返すことで、報酬が最も多く得られる稼動条件を学習する。
　報酬の計算にあたって、芳香器制御部４Ｂは、報酬を計算するための報酬条件を設定する。そして、芳香器制御部４Ｂは、設定された報酬条件に基づいて報酬を計算する。
　また、芳香器制御部４ＢＡは、更新された関数を学習結果として記憶する。
　また、芳香器制御部４Ｂは、記憶した学習結果に基づいて稼働条件および稼働条件の最適調整量を決定する。具体的には、芳香器制御部４Ｂは、学習結果および現在の状態変数に基づいて、稼働条件および最適調整量を決定する。
　また、芳香器制御部４Ｂは、決定された稼働条件にしたがって図示しない電源から芳香器１０８Ｂに供給される芳香器１０８Ｂの駆動電力を制御することで、稼働条件にしたがった芳香器１０８Ｂの稼動を実行する。
　このような構成によれば、学習結果に基づいて空間Ｓの利用者Ｈに最適な稼働条件で芳香器１０８Ｂを稼働することができるので、利用者Ｈに望ましい心理状態を生じさせることができる。
　次に、図２８および図２９に示した照明装置２０以外の出力装置１０８が空調機である場合の例について更に詳しく説明する。図３２は、空調機１０８Ｃを備えた空調機制御システム１Ｃを示す断面図である。空調機制御システム１Ｃは、空間Ｓの利用者に望ましい心理状態を生じさせることを意図して、空間Ｓに出力させる熱や空気を制御するシステムである。
　空調機制御システム１Ｃは、出力装置の一例であり、部屋Ｒの空間Ｓ内に熱、空気を出力する空調機１０８Ｃと、既述した物理量計測部１１１と、機械学習装置、意思決定部および実行部の一例であり、空調機１０８Ｃによる熱、空気の出力を制御する空調機制御部４Ｃと、を備える。
　図３２の例において、空調機１０８Ｃは、側壁Ｗに沿って配置された中空の板状のパネル２２に内蔵されており、パネル２２と一体の建材を構成している。パネル２２の前壁部２２１は、化粧シート６で覆われている。空間Ｓに向けて熱、空気を効率的に出力するために、パネル２２の前壁部２２１に貫通孔２３が設けられていてもよい。
　空調機制御部４Ｃは、空調機１０８Ｃの稼働中および稼働後の少なくとも一方において、利用者Ｈに関する少なくとも１つの物理量および空調機１０８Ｃの少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する。物理量は、物理量計測部１１１によって計測されたものである。空調機制御部４Ｃは、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を学習する。稼働条件は、空調機１０８Ｃの駆動電力量、空調機１０８Ｃから出力される熱、空気の絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも１つを含む。
　学習にあたって、空調機制御部４Ｃは、観測された状態変数に基づいて稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する。また、空調機制御部４Ｃは、計算された報酬に基づいて関数を更新する。そして、空調機制御部４Ｃは、関数の更新を繰り返すことで、報酬が最も多く得られる稼動条件を学習する。
　報酬の計算にあたって、空調機制御部４Ｃは、報酬を計算するための報酬条件を設定する。そして、空調機制御部４Ｃは、設定された報酬条件に基づいて報酬を計算する。
　また、空調機制御部４Ｃは、更新された関数を学習結果として記憶する。
　また、空調機制御部４Ｃは、記憶した学習結果に基づいて稼働条件および稼働条件の最適調整量を決定する。具体的には、空調機制御部４Ｃは、学習結果および現在の状態変数に基づいて、稼働条件および最適調整量を決定する。
　また、空調機制御部４Ｃは、決定された稼働条件にしたがって図示しない電源から空調機１０８Ｃに供給される空調機１０８Ｃの駆動電力を制御することで、稼働条件にしたがった空調機１０８Ｃの稼動を実行する。
　このような構成によれば、学習結果に基づいて空間Ｓの利用者Ｈに最適な稼働条件で空調機１０８Ｃを稼働することができるので、利用者Ｈに望ましい心理状態を生じさせることができる。
（第２２の変形例）
　図９では、１つの出力装置制御システム１１２に属する学習部１０２による学習結果を、他の出力装置制御システム１１２において最適な稼働条件を選択するために利用する例について説明した。
　これに対して、図３３に示すように、学習部１０２は、複数の出力装置制御システム１１２のいずれに対しても独立して存在し、各出力装置制御システム１１２との間で状態変数および学習結果の授受が可能に構成されていてもよい。例えば、複数の出力制御システム１１２は、ビル内の複数の会議室のそれぞれに設けられた照明装置制御システムであり、学習部１０２は、各照明装置制御システムと通信可能に接続されたサーバであってもよい。この場合、サーバは、ビル内およびビル外のいずれに配置されていてもよく、また、国内に限らず外国に配置されていてもよい。図９の例と同様に、図３３の例においても、１つの学習部１０２による学習結果を複数の出力装置制御システム１１２にフィードバックさせることができる。
　なお、以上において一実施の形態に対する具体例および変形例を説明してきたが、当然に、複数の例を適宜組み合わせて適用することも可能である。
　本開示のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、開示の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本開示の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された本開示とその均等の範囲に含まれるものである。

Claims (20)

  1. 　人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも１つの物理量および前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
    　前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する関数を更新することで、前記稼働条件を学習する学習部と、を備える、機械学習装置。
  2. 　前記稼働条件は、前記出力装置の駆動電力量、前記出力装置から出力される光の輝度、照度および色度、前記出力装置から出力される熱の温度、前記出力装置から出力される空気の湿度および流量、前記出力装置から出力される匂い、音および振動、のうちの少なくとも１つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも１つを含み、
    　前記物理量は、撮像装置で撮像された前記対象の撮像データ、集音装置で集音された前記対象の音声データ、温度測定装置で測定された前記対象の表面温度データ、電磁波測定装置で測定された前記対象からの電磁波の反射波に基づく前記対象の動作データ、および前記対象の健康状態を示す医学データのうちの少なくとも１つのデータ、または、前記少なくとも１つのデータから得られる物理量を含む、請求項１に記載の機械学習装置。
  3. 　前記学習部は、
    　前記観測された状態変数に基づいて前記稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する報酬計算部と、
    　前記計算された報酬に基づいて前記関数を更新する関数更新部と、を有し、
    　前記関数の更新を繰り返すことで、前記報酬が最も多く得られる前記稼動条件を学習する、請求項１または２に記載の機械学習装置。
  4. 　前記報酬計算部は、
    　前記報酬を計算するための報酬条件を設定する報酬条件設定部を有し、
    　前記設定された報酬条件に基づいて前記報酬を計算する、請求項３に記載の機械学習装置。
  5. 　前記学習部は、
    　前記関数更新部で更新された関数を学習結果として記憶する学習結果記憶部を更に有する、請求項３または４に記載の機械学習装置。
  6. 　人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置の少なくとも１つの稼働条件を学習する機械学習装置と、
    　前記機械学習装置の学習結果に基づいて前記稼働条件および前記稼働条件の最適調整量を決定する意思決定部と、を備え、
    　前記機械学習装置は、
    　前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも１つの物理量および前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
    　前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する関数を更新することで、前記稼働条件を学習する学習部と、を有し、
    　前記意思決定部は、前記学習部の学習結果および現在の前記状態変数に基づいて、前記稼働条件および前記最適調整量を決定する、出力装置。
  7. 　前記学習部は、前記出力装置の稼働中に、前記稼動条件の調整を学習または繰返し学習する、請求項６に記載の出力装置。
  8. 　前記決定された稼働条件にしたがって前記出力装置を稼動する実行部を更に備える、請求項６または７に記載の出力装置。
  9. 　人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置と、
    　前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも１つの物理量を計測する物理量計測部と、を備え、
    　前記出力装置は、
    　前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件を学習する機械学習装置と、
    　前記機械学習装置の学習結果に基づいて前記稼働条件および前記稼働条件の最適調整量を決定する意思決定部と、を有し、
    　前記機械学習装置は、
    　前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記計測された物理量および前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
    　前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する関数を更新することで、前記稼働条件を学習する学習部と、を有し、
    　前記意思決定部は、前記学習部の学習結果および現在の前記状態変数に基づいて、前記稼働条件および前記最適調整量を決定する、出力装置制御システム。
  10. 　人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置を制御する複数の出力装置制御システムと、
    　前記複数の出力装置制御システムを互いに接続する通信部と、を備え、
    　前記出力装置制御システムは、
    　前記出力装置と、
    　前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも１つの物理量を計測する物理量計測部と、を有し、
    　前記出力装置は、
    　前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件を学習する機械学習装置と、
    　前記機械学習装置の学習結果に基づいて前記稼働条件および前記稼働条件の最適調整量を決定する意思決定部と、を有し、
    　前記機械学習装置は、
    　前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記計測された物理量および前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
    　前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する関数を更新することで、前記稼働条件を学習する学習部と、を有し、
    　前記意思決定部は、前記学習部の学習結果および現在の前記状態変数に基づいて、前記稼働条件および前記最適調整量を決定し、
    　前記通信部は、前記状態変数観測部で観測された前記物理量および前記学習部の学習結果のうちの少なくとも一方を前記複数の出力装置制御システムの間で送受信する、出力システム。
  11. 　前記通信部に接続された上位コンピュータを更に備え、
    　前記コンピュータは、
    　前記状態変数観測部で観測された前記物理量および前記学習部の学習結果のうちの少なくとも一方を保存する、請求項１０に記載の出力システム。
  12. 　人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置であって、
    　前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも１つの物理量および前記出力装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
    　前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する条件決定部と、を備え、
    　前記稼働条件は、前記出力装置の駆動電力量、前記出力装置から出力される光の輝度、照度および色度、前記出力装置から出力される熱の温度、前記出力装置から出力される空気の湿度および流量、前記出力装置から出力される匂い、音および振動、のうちの少なくとも１つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも１つを含み、
    　前記物理量は、撮像装置で撮像された前記対象の撮像データ、集音装置で集音された前記対象の音声データ、温度測定装置で測定された前記対象の表面温度データ、電磁波測定装置で測定された前記対象からの電磁波の反射波に基づく前記対象の動作データ、および前記対象の健康状態を示す医学データのうちの少なくとも１つのデータ、または、前記少なくとも１つのデータから得られる物理量を含む、出力装置。
  13. 　人間、動物および植物のうちの少なくとも１つを含む対象の状態に影響を及ぼすように光を出力する照明装置を制御する照明装置制御システムであって、
    　前記照明装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも１つの物理量および前記照明装置の少なくとも１つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
    　前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する条件決定部と、を備え、
    　前記稼働条件は、前記照明装置の駆動電力量、前記照明装置から出力される光の輝度、照度および色度、のうちの少なくとも１つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも１つを含み、
    　前記物理量は、撮像装置で撮像された前記対象の撮像データ、集音装置で集音された前記対象の音声データ、温度測定装置で測定された前記対象の表面温度データ、電磁波測定装置で測定された前記対象からの電磁波の反射波に基づく前記対象の動作データ、および前記対象の健康状態を示す医学データのうちの少なくとも１つのデータ、または、前記少なくとも１つのデータから得られる物理量を含む、照明装置制御システム。
  14. 　前記照明装置は、発光面を有する光学部材を備え、
    　前記発光面の或る位置からの出射光量は、当該位置よりも前記発光面に沿った方向における一方の側に位置する前記発光面の他の或る位置からの出射光量よりも少ない、請求項１３に記載の照明装置制御システム。
  15. 　前記照明装置は、前記発光面に対面する発光領域と、前記発光領域に隣接する非発光領域と、を含む化粧シートを備える、請求項１４に記載の照明装置制御システム。
  16. 　前記非発光領域は、前記発光面に沿った方向における他方の側から前記発光領域に隣接する、請求項１５に記載の照明装置制御システム。
  17. 　請求項１３～１６のいずれか１項に記載の照明装置制御システムが設けられた壁。
  18. 　請求項１３～１６のいずれか１項に記載の照明装置制御システムが設けられた天井。
  19. 　請求項１３～１６のいずれか１項に記載の照明装置制御システムが設けられた什器。
  20. 　請求項１３～１６のいずれか１項に記載の照明装置制御システムが設けられた移動体。
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