El aprendizaje automatico revela nueva estructura en los sonidos de los cachalotes, el paralelo mas cercano a la fonologia humana

Project CETI, la Iniciativa de Traduccion de Cetaceos, usa aprendizaje automatico y robotica para estudiar como se comunican los cachalotes, y trabajos recientes revisados por pares sugieren que sus secuencias de clics estan mas estructuradas de lo que se creia. La organizacion sin fines de lucro graba los estallidos ritmicos conocidos como codas y los introduce en modelos personalizados que buscan patrones imperceptibles para el oido humano.

Un estudio publicado en la revista Proceedings B en 2026 concluyo que las vocalizaciones de coda de los cachalotes son muy complejas y representan uno de los paralelos mas cercanos a la fonologia humana hallados en cualquier sistema de comunicacion animal analizado. Los investigadores documentaron patrones similares a vocales y diptongos, lo que sugiere que los sonidos tienen estructura en capas y no simple repeticion. Antes, el equipo publico un detector automatico de codas en Scientific Reports en abril de 2025 y, en diciembre de 2025, presento WhAM, descrito como el primer modelo basado en transformadores capaz de generar codas sinteticas de cachalote, en la conferencia NeurIPS.

El proyecto es colaborativo e incluye socios como la Universidad de Harvard para metodos de seguimiento autonomo y el programa More-Than-Human Life de la Facultad de Derecho de NYU.

La cautela es esencial. Hallar estructura que recuerda a la fonologia humana no es lo mismo que traducir significado, y los investigadores evitan afirmar que han descifrado un idioma de ballenas. El trabajo depende de grandes conjuntos de datos acusticos y la busqueda de patrones por IA puede enganar si no se valida con rigor frente al comportamiento.