Gašper Beušin johtama tutkimusryhmä Kalifornian Berkeley-yliopistosta, on pystynyt tunnistamaan uusia elementtejä kaskelottivalaiden ääntelyssä,. Kommunikaatio sisältää enemmän informaatiota ja se on monimutkaisempaa, kuin aikaisemmin on ajateltu. 

Tutkimuksen ytimessä on fiwGAN-niminen syväoppimisen malli, joka on suunniteltu matkimaan kaskelottivalaiden koodoja eli sekvenssejä, joita kaskelotit käyttävät kommunikoidakseen. Tekoälymalli tunnisti valaiden ääntelyelementtejä, kuten  ”klikkauksia”, mutta se erotti myös akustisia ominaisuuksia.

Tutkijat analysoivat 3,948 kaskelottivalaan koodaa, jotka oli tallennettu hydrofoneilla suoraan valaisiin vuosien 2014 ja 2018 välillä. He tunnistivat esimerkiksi ihmisten vokaaleja muistuttavia kooda-vokaaleja, joita käytettiin aktiivisesti. Nämä nimettiin a- ja i-vokaaleiksi.

Tämä tutkimus ei ainoastaan avaa uusia näkökulmia kaskelottivalaiden kommunikaation ymmärtämiseen, vaan se voi myös tarjota uusia mahdollisuuksia vuorovaikutukseen näiden majesteettisten olentojen kanssa. On kuitenkin tärkeää huomata, että tutkimus on vielä alkuvaiheissaan ja että lisätutkimuksia tarvitaan näiden havaintojen vahvistamiseksi ja laajentamiseksi.