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职业运动队正在进行一场侧重点军备竞赛，以抢在竞争对手之前发现精英人才。这也是有充分理由的——如今，高水平的运动员几乎物有所值。在足球运动中，即使是球员的转会费也可能超过 2 亿美元，巴塞罗那足球俱乐部去年为内马尔支付了 2.6 亿美元有了这些数字，如果能在人才成熟之前发现他们，就能赚到很多钱。例如，在克里斯蒂亚诺·罗纳尔多 (Cristiano Ronaldo) 晋升为 FIFA 年度最佳球员期间，曼联获得了近 1.3 亿美元的可观转会利润。
出于这个原因，NFL、NHL 和 NBA 等大联盟的职业运动队都将重点放在更年轻的年龄段，以寻找未加工的钻石。8 至 9 岁的球员，以期在他们的青训营中获得永久席位是很常见的事情就像电影《点球成金》中军刀测量来发现隐藏的人才一样，运动队一直在寻找新的、更强大的球探方法。但是你如何提前几年马特·瑞安让我们看一下俱乐部寻找运动潜力的一些新闻。
发现人才的传统方法是聘请全职球探，他们到任何需要的地方寻找有前途的球员。但现在各种基于运动科学的评估和最新技术正在增强这一点。计算机视觉、机器学习和其他形式的人工智能算法被用来分析球员表现统计数据、比赛视频和传感器数据，以识别教练和球探可能错过的人才。甚至运动跟踪技术也用于测量航天飞机冲刺期间的加速度和减速度指标等因素。
在 NBA，一项名为SportVU对篮球场椽子上悬挂的巨型摄像机收集的数据进行复杂的统计分析。它们以每秒 25 次的速度收集信息，跟踪场上每个球员以及球的每一个动作。这些数据涉及方方面面，从每个球员在一场比赛中走了多远，到他们有多少次篮板球机会。
NFL和NHL Combine是一个用于最新测试的温床，以了解对卓越运动的潜力的见解。这包括详细的医疗评估和生理测试的电池。但是，过去的团队还使用NeuroTracker，以发现认知水平的精英潜力。
这些基线数据不仅用于招聘，还根据从青年到成年的职业进展进行跟踪。几年后，这将是有史以来第一次，人们可以深入了解从精神优势中可以获得多少优势。
同样，美国足球NeuroTracker和Faubert Lab合作，评估了数千名年轻专业球员。在年度评估中，数百名运动员每天是基本的，结果与所有其他测试和人口统计数据进行了交叉参考。
在跨年几年的大型研究项目中，正在利用数据挖掘早期的发现表明，美国足球童子军对潜在人才的衡量标准与NeuroTracker得分之间的相关性很强。
与NBA球队奥兰多魔术队（Orlando Magic）一项独特研究，在一个赛季的过程中将NeuroTracker NeuroTracker分数变成了球员在球场上表现更好的重要预测指标，尤其是对于辅助比率和失误等措施。它们还与不同法院职位的不同水平的比赛相关。
在比赛方面，传统上很难预测职业运动员什么时候有好日子或坏日子。这项研究表明，认知分析可能是一个令人惊讶的强大工具，可以用来决定每场比赛的球队阵容，从而提高球队在一个赛季的表现。
在具有里程碑意义的研究，数百名专业和大学团队体育运动员参加了15次NeuroTracker课程。目的是看看运动成功是否是心理表现的关键决定因素。
调查显示，顶级 NHL、EPL 和橄榄球队的精英运动员在感知复杂和动态场景方面具有卓越的认知能力。然而，更重要的是，它首次发现他们还具有更大的神经可塑性，学习速度比业余爱好者快得多。
与非运动员大学的学生相比，学院运动员还具有更好的大脑，以适应 NeuroTracker 的心理需求。这些发现提供了有力的证据，表明高级认知能力是确定运动员职业潜力的关键因素 - 将最好的与其他人分开。
人才在运动中非常重要，但是面对严重伤害，这可能会破坏职业。例如，在EPL的一年中，受伤俱乐部的成本超过2亿美元的工资。蒙特利尔大学著名神经科学家福伯特教授Faubert教授一些揭示研究，NeuroTracker受到了预测，以预测ACL损伤风险。
来自不同运动的运动员进行了跳跃序列，详细的运动跟踪记录了他们的特定腿和髋关节运动学。当运动员在进行 NeuroTracker时进行相同的跳跃时，一半以上的参与者发生了微妙的运动变化。这些揭示了对ACL菌株的敏感性增加，ACL菌株是由亚最佳运动技能造成的常见自我造成的伤害。
这项研究使用 NeuroTracker 模拟了运动表现的认知载荷。这样，它提供了一种伤害雷达，与那些可以在压力下保持运动技能的人以及那些不能保持运动技能的人。尽管特定于ACL损伤，但相同的原则可能适用于与认知负荷影响的运动技能有关的任何运动伤害。
正如我们已经看到的那样，神经科学现在正在以加速速度与运动科学合并。它已经看起来可以为体育明星的固有能力提供宝贵的见解，还有更多。好消息是，像 NeuroTracker 这样的技术负担得起，可用于团队，教练和运动员。在预测未来体育明星时，我们可以期望看到认知评估领先。
如果您有兴趣阅读有关此处提到的一些 NeuroTracker 研究的更多信息，请查看此博客。
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