Los drives de motor de inducción (IM) son propensos a diversas incertidumbres, perturbaciones y dinámicas no lineales. Un sistema de control de alto rendimiento es esencial en el lazo externo para garantizar la convergencia precisa de la velocidad y el par al valor requerido. El control de modo deslizante de super-torsión (ST-SMC) y el cálculo de orden fraccionario se han utilizado ampliamente para mejorar el rendimiento del control de modo deslizante (SMC) para los drives de IM. Este artículo combina las características del ST-SMC y el cálculo de orden fraccionario para proponer un novedoso control de modo deslizante de orden fraccionario de super-torsión (ST-FOSMC) para el control de velocidad en el lazo externo del sistema de control de par predictivo basado en modelo (MPTC) de IM. El MPTC del drive de IM requiere algunos sensores adicionales para el control de velocidad. Este artículo también presenta un novedoso marco de regresión de proceso gaussiano (GPR) basado en aprendizaje automático para estimar la velocidad de IM. El modelo GPR se entrena utilizando el conjunto de datos de voltaje y corriente obtenido de la simulación de un sistema de drive de IM basado en MPTC trifásico. El rendimiento del sistema de drive MPTC ST-FOSMC basado en GPR se evalúa utilizando varios casos de prueba, a saber, (a) incorporación de fallos eléctricos, (b) perturbación de parámetros y (c) variaciones del par de carga en el entorno de Matlab/Simulink. La estabilidad del ST-FOSMC se valida utilizando una función de Lyapunov de orden fraccionario. La estrategia de control y estimación propuesta proporciona un rendimiento efectivo y mejorado con un error mínimo en comparación con las estrategias convencionales de proporcional integral (PI) y SMC.