El control de sistemas a micro y nanonivel es un esfuerzo vital pero desafiante debido a su pequeño tamaño y alta sensibilidad, lo que los hace susceptibles a factores ambientales como la temperatura y la humedad. A pesar de los métodos prometedores propuestos para estos sistemas en la literatura, el parloteo en el controlador, el tiempo de convergencia y la robustez frente a una amplia gama de perturbaciones aún requieren más atención. Para abordar este problema, presentamos un observador inteligente, que tiene en cuenta las incertidumbres y las perturbaciones, junto con un controlador libre de parloteo. Primero, se examinan las dinámicas de un nanotubo de carbono (CNT) y se describen sus ecuaciones gobernantes. Luego, se describe el diseño del controlador propuesto. El enfoque propuesto incorpora una metodología basada en redes neuronales autoevolutivas y la técnica de modo deslizante de super-torsión para eliminar los efectos destructivos de las incertidumbres. Además, la técnica propuesta garantiza la convergencia en tiempo finito del sistema. Luego, el controlador se implementa en el CNT y se investiga su efectividad en diferentes condiciones. Las simulaciones numéricas demuestran el rendimiento sobresaliente del método propuesto tanto en la estabilización como en el control de seguimiento, incluso en presencia de parámetros inciertos del sistema y perturbaciones complicadas.