世界モデルと言われる、機械学習を用いた実世界理解は近年の重要な課題の1つである。その中でも特に予測という機能は、正しく実世界を理解することで行うことができるヒト特有の能力である。しかし予測を対象にした既存研究の多くは画像特徴量のみに着目しており、ヒトが環境を認識し予測をするという一連の機能を正しく表現しているとは言い難い。
本研究ではヒトが行うような物体認識をグラフ構造として表現し、環境の遷移に対して大きな変化が起きている場面を選択できるかどうかを調査した。そして変化点として抽出されたグラフが物体の衝突や消滅、停止を正しく判定しているかについての精度も検証した。