ระบบขับขี่อัตโนมัติแบบ End-to-end ในปัจจุบันมักประสบปัญหาการทำผิดกฎจราจรขั้นพื้นฐานเนื่องจากเป็นการเรียนรู้จากสถิติมากกว่ากฎเกณฑ์จริง นักวิจัยจึงได้เสนอ 'Neuro-Symbolic Safety Guard' ซึ่งเป็นโมเดลน้ำหนักเบาที่สามารถติดตั้งทับซ้อนลงบนระบบควบคุมรถ (Command Interface) ได้ทันทีโดยไม่ต้องผ่านกระบวนการเทรนใหม่
หัวใจสำคัญของเทคโนโลยีนี้คือการทำหน้าที่เป็นตัวกรองก่อนที่คำสั่งควบคุมจะถูกส่งไปยังตัวรถ โดยจะตรวจสอบคำสั่งกับกฎความปลอดภัยที่กำหนดไว้ชัดเจน หากพบความเสี่ยง ระบบจะเปลี่ยนคำสั่งนั้นเป็นทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดแต่ปลอดภัยกว่า โดยทุกการแทรกแซงสามารถตรวจสอบย้อนกลับไปยังกฎต้นทางได้ ผลการทดสอบกับเบนช์มาร์ก Fail2Drive และ Bench2Drive พบว่าสามารถเพิ่มอัตราความสำเร็จในการขับขี่ได้ 15% และลดการชนในสถานการณ์วิกฤตได้ถึง 53% โดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพการขับขี่เดิม
