ヒトによる認識や予測を機械学習モデルとして表した実世界理解の研究が注目を集めている。ヒトは実世界を観測したとき、連続的な出来事から大きく場面が変化するタイミングを認識するとされる。さらにこれからの出来事の大きな変化点についても容易に予測ができるだろう。しかし従来の予測を対象とした機械学習モデルでは入力画像の状況や物理的な特性を理解したうえで予測をしているとは言い難い。そこで本研究では、ヒト脳内で行われているとされる予測符号化を模倣した、物理特性に基づく変化点予測モデルを提案する。また予測した変化点が物体の衝突や消滅のタイミングを正しく示しているかの精度を算出し、モデルの有効性を検証する。