Ануфриева Дарья Александровна

Образование: 

• – Математический факультет Чувашского государственного университета имени И.Н. Ульянова 2003-2008 гг., специальность «Математика»;
• – Магистратура факультета прикладной математики, физики и информационных технологий Чувашского государственного университета имени И.Н.Ульянова 2011-2013 гг., магистр по направлению подготовки “Физика”;
• – Аспирантура Чувашского государственного университета имени И.Н.Ульянова 2020-2024 гг., специальность 1.3.17 “Химическая физика, горение и взрыв, физика экстремального состояния вещества”.

Опыт работы по грантам (в качестве исполнителя):

Перечень научных конференций и школ:

• — II Научная конференция «Искусственный интеллект в химии и материаловедении», Ануфриева Д., Абруков В. и др. «Моделирование детонации высокоэнергетических материалов: интеграция квантово-химических расчетов и искусственных нейронных сетей», 17-21 ноября 2025 года, ИОХ РАН, г. Москва.  
• — XVI International Symposium on “Combustion and Plasma Chemistry. Physics and Chemistry of Carbon and Nanoenergetic Materials”. Darya Anufrieva, Victor Abrukov, «Determination of Combustion Law Parameters from Noisy Experimental Data Using a Novel Sequential Neural Network Approach»,  Казахстан, Казахский национальный университет им. Аль-Фараби, 1-3 Октября, 2025 г.
• — Conference «Matter and Materials», доклад: “From experiment to neural network multifactor computational models”,  Skoltech, Moscow, March 03-04, 2025.
• — IV Всероссийская школа-конференция государственного университета «Дубна», доклад: “From experiment to neural network multifactor computational models”, г. Дубна, 7 апреля 2025 года.
• — 14th International Workshop on Combustion and Propulsion (IWCP) Micro and Nano-Sized Advanced Energetic Materials for Propulsion and Energetic Applications, доклад: “Neural networks in solving direct and inverse problems of the experiment on the development of Novel Micro- and Nano-Sized Advanced Energetic Materials” Италия, г. Пескара, 28-31 июля 2024 года.
• — 2nd Sino-Russian Symposium on Chemistry and Materials, доклад: “Neural networks for development of advanced solid rocket propellant in the framework of materials genome initiative conception”,  Skoltech, Moscow, May 29–June 1, 2024
• — Гидродинамика больших скоростей и кораблестроение: Международная летняя научная школа-конференция, посвященная 160-летию со дня рождения акад. А.Н. Крылова, Чебоксары, 21–23 июня 2023 года;
• — Спикер проектно-образовательного интенсивна «Архипелаг 2022», г. Севастополь 5-20 июля 2022 года
• — Всероссийская научно-практическая конференция «Математика в образовании».
• — Доклад «Математические проблемы «Генома материалов». Чебоксары, 23-25 июня 2022 года
• — Международная научная конференция «Машинное обучение и технологии искусственного интеллекта» (MLW’21), Образовательный центр “Сириус”, г. Сочи, 21 – 29 ноября 2021 года
• — Летняя школа Российской ассоциации искусственного интеллекта (РАИИ), АНОО ВО «Научно-технологический университет «Сириус», г. Сочи, 5-18 июля 2021 год
• — Международная конференция: Scientific Heritage of Sergey A. Chaplygin Nonholonomic Mechanics, Vortex Structures and Hydrodynamics, Москва, 02–06 июня 2019 года.

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Application of linear chain carbon films for sensitive elements of humidity sensors / A. V. Smirnov, V. S. Abrukov, P. S. Platonov [et al.] // St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Physics and Mathematics. – 2023. – Vol. 16, No. S3.1. – P. 144-150. – DOI 10.18721/JPM.163.126. – EDN OEHGFO
2. Morphology and elemental composition of whiskers of potassium carbonate in a pyrotechnic flame / S. I. Ksenofontov, K. Yu. Tashkova, A. N. Lepaev [et al.] // St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Physics and Mathematics. – 2023. – Vol. 16, No. S3.1. – P. 304-309. – DOI 10.18721/JPM.163.155. – EDN QPFNJC.
3. Investigation of the optical properties of carbon nanofilms in sp, sp2, sp3-hybridized states and their use to determine the phase composition of carbon / V. A. Kazakov, A. V. Kokshina, V. S. Abrukov [et al.] // St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Physics and Mathematics. – 2023. – Vol. 16, No. S3.1. – P. 316-320. – DOI 10.18721/JPM.163.157. – EDN PLYTMC.
4. Синтез и исследование оптических свойств гибридных металлоуглеродных систем: пленок линейно-цепочечного углерода, легированных серебром / В. А. Казаков, А. В. Смирнов, А. В. Кокшина [и др.] // Наноиндустрия. – 2022. – Т. 15, № 3-4(114). – С. 186-195. – DOI 10.22184/1993-8578.2022.15.3-4.186.194. – EDN WEHCBS.
5. Абруков, В. С. Искусственные нейронные сети как средство обобщения экспериментальных данных / В. С. Абруков, А. В. Кочергин, Д. А. Ануфриева // Вестник Чувашского университета. – 2016. – № 3. – С. 155-162. – EDN WLWSXX.

Публикации в изданиях, включенных в перечень Scopus, Web of Science:

1. Correction: Pang et al. Burning Rate Prediction of Solid Rocket Propellant (SRP) with High-Energy Materials Genome (HEMG). Crystals 2023, 13, 237 / W. Pang, V. Abrukov, D. Anufrieva, D. Chen // Crystals. – 2024. – Vol. 14, No. 3. – P. 282. – DOI 10.3390/cryst14030282. – EDN NXMPFW.
2. Pang, W.; Abrukov, V.; Anufrieva, D.; Chen, D. Burning Rate Prediction of Solid Rocket Propellant (SRP) with High-Energy Materials Genome (HEMG). Crystals 2023, 13, 237. https://doi.org/10.3390/cryst13020237. Impact Factor: 2.7, Web of Science, Scopus, Q2, 2013-2021, https://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=21100316020&tip=sid&clean=0

3. Mariappan, A., Choi, H.-L., Abrukov, V.S., Anufrieva, D.A., Sankar, V., Sanal Kumar, V.R. The application of energetic materials genome approach for development of the solid propellants through the space debris recycling at the space platform» в Conference: AIAA Propulsion and Energy 2020 Forum, AIAA 2020-3898, https://doi.org/10.2514/6.2020-3898, Published Online:17 Aug 2020, Scopus
4. Victor S Abrukov, Alexander N. Lukin, Nichith Chandrasekaran, Charlie Oommen, Thianesh U.K, Amrith Mariappan, VR Sanal Kumar and Darya A. Anufrieva. Genome approach and data science methods for accelerated discovery of new solid propellants with desired properties, AIAA Propulsion and Energy 2020 Forum, AIAA 2020-3929, https://doi.org/10.2514/6.2020-3929, Published Online:17 Aug 2020, Scopus
5. Nichith Chandrasekaran, Charlie Oommen, V.R. Sanal Kumar, Alexander N. Lukin, Victor S. Abrukov, Darya A. Anufrieva, Prediction of Detonation Velocity and N−O Composition of High Energy C−H−N−O Explosives by Means of Artificial Neural Networks, J. Propellants, Explosives, Pyrotechnics, 2019, Vol. 44, Issue 5, pp. 579-587, Scopus https://doi.org/10.1002/prep.201800325 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/prep.201800325. Impact Factor: 1.749, Web of Science, Scopus, Q1, 2019, https://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=14232&tip=sid&clean=0
6. Abrukov, V., Lukin, A., Anufrieva, D., Oommen, C., Sanalkumar, V., Chandrasekaran, N., & Bharath, R. (2019). Recent Advancements in Study of Effects of Nano/Micro Additives on Solid Propellants Combustion by Means of the Data Science Methods. Defence Science Journal, Vol 69 (1), 20-26. https://doi.org/10.14429/dsj.69.12948. Impact Factor: 0.730, 2019, WoS, Scopus
7. Abrukov, V.S., Lukin, A.N., Nichith C, Charlie Oommen, Mikhail V. Kiselev, Darya A. Anufrieva and VR Sanal Kumar. Development of the Multifactorial Computational Models of the Solid Propellants Combustion by Means of Data Science Methods — Phase III. Technology and Investment, 2019, Proceedings of the 55th AIAA/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference 2019, AIAA Propulsion and Energy Forum, Indianapolis, Indiana, 19-22 August 2019, AIAA 2019-3957, Scopus
8. Victor S. Abrukov, Alexander N. Lukin, Charlie Oommen, Nichith Chandrasekaran, Rajaghatta S. Bharath, VR Sanal Kumar, Mikhail V. Kiselev, Darya A. Anufrieva. Development of the Multifactorial Computational Models of the Solid Propellants Combustion by Means of Data Science Methods – Phase II. Technology and Investment, 2018, Proceedings of a meeting held 9-11 July 2018, Cincinnati, Ohio, USA. Held at the AIAA Propulsion and Energy Forum 2018 — AIAA 2018-4961, AIAA 2018-4961, Scopus
9. Victor S. Abrukov, Alexander N. Lukin, Charlie Oommen, Nichith Chandrasekaran, Rajaghatta S. Bharath, VR Sanal Kumar, Mikhail V. Kiselev, Darya A. Anufrieva. Development of the Multifactorial Computational Models of the Solid Propellants Combustion by Means of Data Science Methods – Phase II. Technology and Investment, 2018, Proceedings of a meeting held 9-11 July 2018, Cincinnati, Ohio, USA. Held at the AIAA Propulsion and Energy Forum 2018 — AIAA 2018-4961, AIAA 2018-4961, Scopus

Публикации в других изданиях:

1. Abrukov V, Pang W,Anufrieva D. Methodology for Studying Combustionof Solid Rocket Propellants using Artificial NeuralNetworks. Ann Adv Chem. 2024; 8: 001-007
2. Abrukov VS, Pang W, Anufrieva DA. Neural networks are a methodological basis of materials genome. Trends Comput Sci InfTechnol. 2023; 8(1): 012-015.DOI: https://dx.doi.org/10.17352/tcsit.000063.
3. Abrukov VS, Konnova KA, Egorov EN, Anufrieva DA, Koltsov NI. Neural Network Calculator of Rubber Characteristics with Improved Properties. Ann Adv Chem. 2023; 7: 064-067. DOI: 10.29328/journal.aac.1001045
4. Обобщенные многофакторные вычислительные модели детонации конденсированных систем. Решение прямых и обратных задач / Д. А. Ануфриева, В. С. Абруков, Д. А. Троешестова [и др.] // Математика в образовании : сборник статей. Том Выпуск 14. – Чебоксары : Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, 2021. – С. 105-110. – EDN EOXUAQ.
5. Многофакторные вычислительные модели горения твердых топлив. Геном горения топлива / М. В. Киселев, В. С. Абруков, Д.А. Ануфриева [и др.] // Математика в образовании : сборник статей. Том Выпуск 14. – Чебоксары : Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, 2021. – С. 76-84. – EDN NLLQGV.
6. Абруков, В. С. От Генома энергетических материалов к геному лекарственных средств / В. С. Абруков, Д. А. Ануфриева, А. Мариаппан // Современные проблемы химии, технологии и фармации: сборник материалов международной научно-практической конференции, Чебоксары, 17–18 ноября 2020 года. – Чебоксары: Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, 2020. – С. 248-251. – EDN OIFLGS
7. Victor Abrukov, Weiqiang Pang, Darya Anufrieva. Neural networks in solving direct and inverse problems of the experiment on the development of Novel Micro- and Nano-Sized Advanced Energetic Materials. Book of Abstract, 28-31 July 2024, Pescara, Italy.
8. Абруков, В. С. Нейронные сети — методологическая основа Генома материалов / В. С. Абруков, Д. А. Ануфриева, Е. В. Данилов // Гидродинамика больших скоростей и кораблестроение : тезисы докладов XIII Международной летней научной школы-конференции, посвященной 160-летию со дня рождения акад. А.Н. Крылова, Чебоксары, 21–23 июня 2023 года. – Чебоксары: Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, 2023. – С. 6. – EDN BOSNOG.