연구진은 안전 자율 주행을 위해 위험 상황을 반영한 데이터 학습 방법인 SafeAlign-VLA를 제안했어요. SafeAlign-VLA는 위험 시나리오에서 안전 레이블과 반사실적 긍정 경로를 생성하는 방법을 통해 부정 데이터를 활용해요. NAVSIM과 DeepAccident 실험 결과, 기존 방식 대비 PDMS 1.3% 향상, 충돌률 3.36% 감소 등 안전성과 성능이 개선됐어요.