Das System kann grundsätzlich in zwei Bereichen sein Steuerungsverhalten anpassen: a) aufgrund der Gebäudeeigenschaften, zur Minimierung des Energieverbrauchs, und b) aufgrund des Verhaltens der Bewohner, zur Anpassung des Verhaltens an die Benutzerwünsche.

Bezüglich der Gebäudeeigenschaften lernt das System beispielsweise selbständig die Beleuchtungsverhältnisse für einen Raum bei vorgegebenen Strahlungsverhältnissen (gemessen mit dem adhoco.M1 Aussenfühler), oder es erlernt die thermische Trägheit des Gebäudes ein, um diese Information für das rechtzeitige Vorheizen nach einer Temperaturabsenkung zu verwenden.

Bezüglich des Bewohnerverhaltens lernt das System zum einen die üblichen Anwesenheitsmuster ein und verwendet diese für verschiedene Automatisierungsaufgaben. Zum andern kann der Bewohner dem System Wünsche mitteilen und die Automatisierungsregeln dadurch anpassen. Dies geschieht nicht durch eine Programmierung des System mits einem speziellen Hilfsmittel, sondern ganz einfach, indem die üblichen Bedienelemente (z.B. ein Wandschalter für das Licht) benutzt werden, um die (unerwünschte) Voreinstellung des Systems zu übersteuern. Das System erfasst diese Information, um später, bei einer ähnlichen Situation, den Steuerungsbefehl anzupassen. Diese Anpassung erfolgt nicht sofort zu 100% - der Benutzer hat vielleicht nur wegen einer Ausnahmesituation eine Übersteuerung von Hand vorgenommen - sondern allmählich, bei konsequentem, mehrfach gleichem Verhalten.

Diese Art, vom Bewohner zu lernen, gilt für alle Haustechnik-Komponenten, d.h. für Licht (auch dimmbar), Storen, Heizung, Lüftung, usw. Die üblichen Bedienelemente werden dabei also quasi zu Programmierhilfen zur Anpassung der Automationsregeln an die Wünsche der Bewohner.

Diese Selbstlern-Mechanismen sind international patentiert und in einem 9-monatigen Praxistest ausführlich geprüft und optimiert worden.