В стремительно развивающейся цифровой эпохе интерфейсы человеко-машинного взаимодействия непрерывно совершенствуется. Традиционные методы взаимодействия с компьютером, такие как мышь и клавиатура, дополняются и даже заменяются более интуитивными способами, которые включают технологии отслеживания глаз. Обычные методы отслеживания глаз используют камеры, которые отслеживают направление взгляда, но имеют свои ограничения. Альтернативным и многообещающим подходом к отслеживанию глаз является использование электроэнцефалографии, техники измерения активности мозга. Исторически ЭЭГ была ограничена в основном лабораторными условиями. Однако мобильные и доступные устройства для ЭЭГ появляются на рынке, предлагая более универсальное и эффективное средство для регистрации биопотенциалов. В данной статье представлен метод локализации взгляда с использованием электроэнцефалографии, полученной с помощью мобильного регистратора ЭЭГ в виде носимой головной повязки (компании BrainBit). Это исследование направлено на декодирование нейрональных паттернов, связанных с разными направлениями взгляда, с использованием продвинутых методов машинного обучения, в частности, нейронных сетей. Поиск паттернов выполняется как с использованием данных, полученных с помощью носимых очков с камерой для отслеживания глаз, так и с использованием неразмеченных данных. Полученные в исследовании результаты демонстрируют наличие зависимости между движением глаз и ЭЭГ, которая может быть описана и распознана с помощью предсказательной модели. Данная интеграция мобильной технологии ЭЭГ с методами отслеживания глаз предлагает портативное и удобное решение, которое может быть применено в различных областях, включающих медицинские исследования и разработку более интуитивных компьютерных интерфейсов.