Il presente studio esplora la capacità di un'architettura neurale di tipo Autoencoder di mappare e riscoprire le relazioni semantiche e fonetiche di un corpus formato da diverse lingue e di un corpus isolato di lingua latina. Attraverso una riduzione dimensionale estrema e test di "alchimia linguistica", si osserva come la macchina non si limiti a una compressione dei dati, ma generi uno spazio latente in cui i concetti si fondono in strutture archetipiche. I risultati rivelano la persistenza di "fantasmi linguistici" e la tendenza del modello a risolvere tensioni semantiche attraverso ponti fonetici che richiamano la fluidità del divenire eracliteo (Panta Rei). Panta Rei è quindi il nome del progetto ora proposto.